【摘 要】
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基于区域的图像检索是基于内容图像检索的一个重要研究方向,它利用图像分割技术把图像分成多个区域,用区域特征集表示和索引图像。该技术在一定程度上实现了对象层次的检索,
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基于区域的图像检索是基于内容图像检索的一个重要研究方向,它利用图像分割技术把图像分成多个区域,用区域特征集表示和索引图像。该技术在一定程度上实现了对象层次的检索,减小了图像底层特征和高层语义之间的语义鸿沟,在图像搜索领域具有重要的应用前景。图像分割技术是基于区域的图像检索中的重点也是难点,在分析传统分割算法各自存在缺陷的基础上,通过多种算法结合的尝试,提出了基于区域聚类思想的图像分割算法。分水岭区域增长和最小生成树相结合的分割算法取得了最为归整的分割效果,但是考虑到分割结果要用于检索,分水岭加C均值算法具有更好的通用性、高效率并且更加符合人类的视觉特征。这一结合算法弥补了各自缺陷对图像进行区域分割,取得了比较归整的分割结果以及较高的分割效率。由于检索是基于区域的,所以在特征提取和匹配策略上也不同于一般的图像检索系统。在特征提取方面,选择对颜色、纹理和面积特征建立索引,采取对图像信息和区域特征值分别建立索引的策略。在匹配策略上,由于解决运输问题的EMD算法,具有匹配速度快,可扩展性强等特点,被引用到基于区域的图像之间相似度的计算。基于上述研究开发了基于区域的图像检索原型系统,该系统具有对图像库建立索引文件,对用户提供图像进行检索,导出查询目标图像等功能。通过在检索系统中载入分割,特征提取以及匹配算法来验证基于区域的图像检索算法的有效性。通过全局和区域特征检索对比实验,单一分割算法与算法结合对比实验,多特征结合用于检索实验,表明基于区域聚类和多区域匹配的图像检索算法平均查准率提高了大约20%,匹配算法复杂度从O ( M*N)降低到O ( M+ N)。
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