【摘 要】
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面对着图像数据的日益增大,如何有效的对图像进行数据库管理,快捷和准确的检索出用户所需要的图像成为进十多年来的多媒体领域的研究热点。最开始的图像检索是基于文本式的图
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面对着图像数据的日益增大,如何有效的对图像进行数据库管理,快捷和准确的检索出用户所需要的图像成为进十多年来的多媒体领域的研究热点。最开始的图像检索是基于文本式的图像检索,通过对图像进行文本式的标注,依据这些标注作为图像的特征进行检索。不可否认的是,由于这些标注来自于标注者的理解上,使得检索效果能够满足一般用户的需要,并且能够做到提取时间上比基于图像内容检索更为优异,这也是目前大多的图像检索仍然采用文本式图像检索的原因。但面对着庞大的图像数据库时候,文本标注显得极为耗费人工,可行性极为低下；而且在图像的理解上,难以用简单文本来完整描述图像。
针对文本式图像检索的缺点,提出了基于内容的图像检索技术。基于内容的图像检索从图像的内容出发,利用图像的低层特征包括图像的颜色、形状和纹理特征及空间关系,或者图像的高级语义上特征建立索引,通过相似度度量匹配实现图像的检索。
本文介绍和分析了基于内容图像检索领域的一些关键技术,包括检索系统的框架、相似性的度量和检索系统性能的评价准则。本文从图像的颜色和纹理特征出发,介绍了常用的颜色空间及其量化。实现MPEG-7标准的颜色布局描述并在此基础上做出一些改进,设计了不同尺度和方向的Gabor滤波器能够覆盖图像的整个空间域和频率域,实现了LBP算子和MPEG-7边缘直方图来提取图像的纹理特征。通过建立自然图像库和纹理图像库来分别测试颜色特征和纹理特征的检索性能。
由于单一的特征不能全面的描述图像的特征,所以采用了颜色特征和纹理特征的综合进行测试。通过对自然图像库的检索实验证明了多次检索的综合特征模式会比取权值的模式更为优异和简单,证明了综合特征的检索能够有效得提高检索的效果。
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