基于多特征的圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展、海量存儲設(shè)備和處理機性能的不斷提高極大地促進了圖形圖像系統(tǒng)的普及和發(fā)展。圖像數(shù)據(jù)庫正在被越來越多的領(lǐng)域所廣泛應(yīng)用：數(shù)字圖書館、醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫、衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)庫、商標(biāo)數(shù)據(jù)庫和建筑藝術(shù)圖像數(shù)據(jù)庫等。如何在大量的圖像中查找所需要的圖像信息，成為圖像應(yīng)用一個急待解決的問題。
　　 CBIR（Contcnt-Based Image Retrieval）根據(jù)圖像的視覺特征如顏色、紋理、形狀和空間位置關(guān)系來分

2、析圖像，通過建立圖像各種特征向量數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建查詢模塊進行圖像檢索。本文在查閱國內(nèi)外相關(guān)研究技術(shù)資料的基礎(chǔ)上，研究分析多特征融合技術(shù)在圖像檢索中的應(yīng)用，結(jié)合基于區(qū)域分割顏色特征、形狀、紋理特征多種檢索方法，給出了基于綜合特征的圖像檢索方法。實驗驗證表明，綜合顏色、紋理和形狀特征的圖像檢索方法克服了利用單一特征檢索的局限性，提高了檢索的準(zhǔn)確率和檢索的通用性。
　　 本文以在中國青年政治學(xué)院研發(fā)的基于內(nèi)容圖像檢索系統(tǒng)為例，分析了圖像檢

3、索系統(tǒng)中檢索性能技術(shù)指標(biāo)需求，提出了開發(fā)基于多特征圖像檢索系統(tǒng)的必要性，并結(jié)合關(guān)鍵技術(shù)（色彩空間、顏色特征、紋理特征、形狀特征、相關(guān)反饋等）論述了基于多特征圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。
　　 本文主要工作如下：
　　 1.首先從學(xué)生、教師兩個群體收集相關(guān)信息，對圖像檢索服務(wù)進行了需求分析，發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)有應(yīng)用系統(tǒng)中存在的主要問題，例如每幅圖像都需要進行人工標(biāo)注關(guān)鍵字，人工標(biāo)注關(guān)鍵字帶有一定的主觀性，圖像內(nèi)容缺失等。根據(jù)系統(tǒng)中存在

4、的主要問題，提出基于內(nèi)容圖像檢索的解決方案，確定了設(shè)計目標(biāo)。
　　 2.根據(jù)業(yè)務(wù)要求，圖像檢索系統(tǒng)需要保證一定的查全率和查準(zhǔn)率，在對圖像視覺特征的提取方法做了深入的研究和討論基礎(chǔ)上，通過分析比較，選擇合適的算法和關(guān)鍵技術(shù)。
　　 3.在需求分析的基礎(chǔ)上，對多特征圖像檢索系統(tǒng)以高內(nèi)聚、低耦合為原則進行了系統(tǒng)分析和模塊設(shè)計，獨立設(shè)計圖像檢索系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，并在 SQL Server數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)。
　　 4.詳細(xì)

5、設(shè)計與實現(xiàn)圖像檢索系統(tǒng)中各個模塊。在符合人類視覺特性的 HSV顏色空間中提取圖像的顏色特征、通過結(jié)合基于灰度共生矩和HU的7個不變矩算法提取紋理特征和形狀特征。并通過結(jié)合相關(guān)反饋對樣本集的學(xué)習(xí)，得出用戶查詢目的與圖像特征之間對象的模型，然后根據(jù)學(xué)習(xí)的模型指導(dǎo)新一輪的檢索，通過使用visual C++構(gòu)建了一個小型查詢系統(tǒng)，實現(xiàn)了本文中所采用算法，完成了基本的圖像檢索功能。
　　 5.根據(jù)圖像檢索系統(tǒng)的性能評價標(biāo)準(zhǔn)--查全率和查準(zhǔn)