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随着多媒体信息迅速膨胀，传统的信息检索方法已不能满足应用发展的需要。基于内容的图像检索技术(CBIR)成为了目前信息检索的研究热点，它克服了传统的基于文本的检索技术低效、耗费时间等缺点，并以计算机视觉技术为基础，通过图像的视觉特征(内容)，并采用模式匹配方法来进行以计算机为主导的信息检索技术。CBIR技术自提出以来，已迅速成为国内外信息检索方法的研究热点问题。本文首先回顾了基于内容图像检索的理论及其应用研究的发展过程，全面综述了在图像检索尤其在基于内容的图像检索领域的技术和现状，介绍了一些著名的图像检索系统，探讨了基于内容的图像检索系统中的关键技术。
图像特征的提取是基于内容的图像检索技术的关键部分，形状是图像的一种重要特征，相对于其它低层视觉特征具有直观、携带语义等优点，因此形状特征在CBIR中得到了重要应用。本文将重点研究基于形状的图像检索技术。
本文将从图像中目标的轮廓和区域两个方面出发，探讨了形状特征的描述方法。为提取图像的形状特征，深入研究了图像边缘检测、轮廓跟踪、种子填充等算法，并实现了基于不变矩和边缘方向直方图的形状检索系统。主要内容包括：
1、图像不变矩特征的提取。首先提取目标的闭合、连续、单像素、二值化的轮廓。图像目标区域的确定是基于形状的图像检索技术的难题之一。本文通过研究各种边缘检测算法，比较它们之间的优劣，提出了用Canny算子提取图像目标形状边缘，接着对轮廓图像进行轮廓跟踪，最后利用扫描线种子填充法对轮廓进行填充，从而提取出图像中目标的区域，并最终利用Hu的七个公式计算出不变矩特征，并进行归一化。
2、边缘方向直方图特征的提取。边缘方向直方图是一种简单直观的图像形状特征，它是基于轮廓的一种描述方法。对于边缘方向直方图，同样选择了Canny算子作为边缘检测的方法。首先提取图像的轮廓，接着计算轮廓线上各点的方向，进而统计出图像的边缘方向直方图。由于边缘方向直方图不满足尺度和旋转不变性，因此需要对它进行归一化和平滑处理。
3、设计并实现了基于不变矩和边缘方向直方图两种形状特征的图像检索系统。该系统除了基本的检索功能外，还具有图像数量设定、计时、图像路径文本输出等附加功能，可以用在对图像形状检索需求较大的学习、研究工作中。