论文部分内容阅读
随着多媒体和Internet技术及应用的迅速发展,现代社会中的多媒体信息的数量飞速增长,如何有效、快速地进行多媒体信息管理成为当前重要的研究课题之一。图像数据库系统是多媒体信息管理中的重点研究内容。目前图像数据库技术广泛应用于数字图书馆、医学、地理信息数据库以及国防等众多领域的多媒体信息系统中。因此,如何有效、快速地从大规模图像数据库中检索出所需的图像是当前具有挑战性的研究课题,基于内容的图像检索研究正是为了解决如何有效地从图像数据库中检索出相关图像的问题,该技术已成为国内外广泛关注的研究热点。本文主要围绕基于内容图像库检索中图像特征提取的关键技术展开研究,系统讨论了图像底层视觉特征的提取技术,覆盖的内容主要包括图像颜色特征、形状特征和纹理特征。研究的内容属于目前图像处理和信息检索领域的研究重点,具有较高的理论意义和实际应用价值。本文的主要研究成果总结如下:1.深入分析和研究了基于内容图像检索领域的关键技术,其内容包括颜色空间、图像主要低层特征(颜色、形状和纹理)的描述方法、图像特征间的相似性度量准则以及图像检索算法的性能评价方法等,在相同的测试环境下对经典算法进行了大量的实验,并对其进行了比较分析。2.提出了基于颜色及其空间分布特征的彩色图像检索算法。在系统分析了经典的图像颜色和空间特征的基础上,将广义图像模型引入图像检索中。首先计算彩色图像的广义图像,针对广义图像的两个分量进行环形颜色空间分割,分别计算广义图像两个分量的颜色空间分布矩。颜色空间分布矩表征了颜色的空间分布,可以描述图像颜色的空间分布特征。实验结果表明,该算法比SCH及Geostat方法具有更好的检索精度。由于Geostat方法和SCH算法反映的是孤立的像素点在图像空间中的分布特征,而该算法提取了图像颜色块的空间统计特征,进一步细化了图像的颜色空间信息,因此检索效果更好。3.提出了基于多尺度图像形状特征的图像检索算法。首先依据小波模极大原理得到边缘轮廓图像,然后计算图像轮廓图像的Radon矩不变量作为特征向量。实验结果表明该方法具有平移、尺度和旋转不变性,比小波HU不变矩具有更好的检索效果。由于Radon变换具有一定抗噪能力,在一定程度上会对边缘轮廓图像得到较为稳定的特征向量,因此检索效果在一定程度上有所提高。4.提出了基于多小波能量分布和信息熵的图像检索算法。在系统分析和研究了以往经典的单小波纹理提取方法的基础上,针对单小波不能够同时具备正交、对称、紧支撑和高阶消失矩等特性,提出了一种新的多小波纹理特征提取方法。该算法首先对图像进行三层多小波变换,并在进行多小波变换时采用含有图像纹理信息较为丰富的重复行法进行预处理。其次,提取图像多小波变换各子带的能量特征和多小波信息分布熵,以此作为图像的纹理特征。实验表明,该算法比单小波直方图算法和多小波直方图算法具有更好的检索率,在一定程度上提高了检索精度。5.提出新的基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法。在系统分析和研究了具有几何不变纹理特征的基础上,本文根据Radon变换的几何特征,提出了两种检索算法:基于平移和旋转不变的纹理特征检索算法和基于旋转、平移和尺度不变性的纹理特征检索算法,采用小波域各尺度子带能量系数的均值和标准方差作为图像纹理的特征,从而生成特征向量,并进行图像检索。检索实验表明这两种算法对高斯噪声具有较强的鲁棒性,具有对几何变换的有效性,与其他算法相比具有更高的检索率。