【摘 要】
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随着多媒体技术的快速发展及Internet技术的日益普及,数字图像的来源越来越广泛,每天各个领域都会产生数以千兆字节的图像信息。如何从浩瀚的图像信息中快速准确的查找出用户
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随着多媒体技术的快速发展及Internet技术的日益普及,数字图像的来源越来越广泛,每天各个领域都会产生数以千兆字节的图像信息。如何从浩瀚的图像信息中快速准确的查找出用户所需要的信息成为了迫切需要解决的问题,基于内容的图像检索技术(Content -Based Image Retrieval,CBIR)应运而生,成为信息检索领域的研究热点,得到了国际学术界广泛研究。本论文围绕基于内容图像检索中的一些关键技术,进行了深入的研究,主要内容包括:(1)为了进一步提高检索的准确性,避免使用单一底层特征进行检索产生的不稳定行,提出了一种基于多特征融合的彩色图像检索技术。该方法首先计算出图像的动态主颜色及其所占比例,并作为图像颜色特征;然后根据Steerable filter的多方向纹理捕捉特性,选取不同方向的能量分布作为纹理特征;再结合伪Zernike矩的旋转不变、低噪声敏感等特性,计算出图像的低阶伪Zernike矩并作为形状描述特征。该算法提高了检索结果的准确性和稳定性,并具有较好的查准率和查全率。(2)以视觉关注理论为基础,结合视觉关注区域(Visual Attention Region,简称VAR)的颜色特征和纹理特征,提出一种基于视觉关注区域的彩色图像检索算法。该算法首先提取图像的视觉关注区域;然后使用了局部颜色特征和全局颜色特征来刻画VAR的颜色特征;计算以Gabor滤波器为基础的旋转不变量和尺度不变量刻画VAR的纹理特征;最后结合视觉关注区域的这两种特征进行图像检索。该算法在进行VAR的提取时,特别考虑了图像的语义特征。在进行特征描述时,不再以整幅图像为基础,而是仅刻画VAR的特征,减少了非关注区域在检索时的影响,有效的提高了检索的准确性。
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