收藏本站
《北京交通大学》 2019年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于分离视觉词典和多特征表示的图像检索算法研究

王艳红  
【摘要】:面对海量的图像、视频等多媒体数据,最基本的问题之一是计算机自动从图像中快速而准确地查找到感兴趣的内容,即基于内容的图像检索。由于图像检索对智能化、实时性、精准性的要求,因此设计高性能的基于内容的图像检索算法是非常具有挑战性的一项研究工作。本文围绕基于内容的图像检索的关键技术展开研究,其中包括图像表示(如何设计高效且有辨别力的图像特征)、特征融合(强有力地提高特征性能的手段)、图像相似性(如何设计高效而精准的相似性策略)三方面内容。本文的主要研究工作如下:(1)对于大规模的图像检索,经典的词袋(Bag-of-Word,BoW)模型中,较大的视觉词典能够保证检索准确率但导致低召回率,中等大小的词典能够提高召回率。为此,我们提出一种基于分离视觉词典和稀疏表示的图像检索算法,同时保留大词典和小词典的优势。为了减少量化误差和提高召回率,提出了基于非负正交匹配追踪算法的稀疏表示模型,将每个特征同时量化到多个视觉单词。为了进一步提高检索准确率,提取基于局部梯度特征的BoW图像表示和图像全局结构特征在相似性度量阶段进行融合。在图像数据库上的实验结果表明,本文提出的基于分离视觉词典和稀疏表示的图像检索算法取得更高的检索准确率。(2)提出了一种基于压缩感知特征融合的图像检索算法。在传统的局部聚集描述子向量(Vector of Locally Aggregated Descriptors,VLAD)的计算过程中,由于每个局部描述子对VLAD向量的贡献不均等,造成残差范数变化非常明显,因此将直接影响图像相似性。为此,我们提出加权VLAD以平衡各个局部描述子对VLAD向量的贡献。进一步,提取基于局部梯度特征的加权VLAD向量、基于局部颜色特征的加权VLAD向量和深度特征进行融合,提高对图像表示的全面性。为了获得更好的特征融合效果,我们引入压缩感知理论对三种图像特征进行融合,使得不同的特征投影到同一子空间,不仅能够降低维度,而且能够获得更好的检索效果。在图像数据库上的实验结果表明,本文提出的基于压缩感知特征融合的图像检索算法取得更高的检索准确率。(3)提出了基于复合视觉短语的图像检索和基于多层次图像块联合相似性匹配的图像检索两种算法。1)提出一种能同时描述感兴趣区域的梯度和颜色信息的局部复合描述子,并与相同块内表示图像高层语义的深度特征融合构成复合视觉短语,提高检索准确率。2)采用多层次图像块多特征提取,为每个块特征创建块索引以提高匹配效率,同时考虑块特征向量之间的相似性和块索引之间的相似性,提出一种基于多层次图像块联合相似性匹配方法,减少创建块索引时带来的损失以保证匹配准确率。最后,通过特征加权后融合策略计算图像的相似性。在图像数据库上的实验结果表明,本文提出的基于多层次图像块联合相似性匹配的图像检索算法取得更高的检索准确率。
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41

手机知网App
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 严圣明;;基于图像的苹果成熟程度识别[J];饮食科学;2017年06期
2 任晓丽;;医学图像数据的多元分析[J];济宁医学院学报;2018年05期
3 张波;;多障碍场景下不规则建筑图像布局标定仿真[J];计算机仿真;2019年09期
4 井荣枝;李萍;尚怡君;;海量复杂图像细小特征的检索方法仿真[J];计算机仿真;2018年11期
5 黄品;;多媒体网络图像目标检测算法仿真研究[J];计算机仿真;2019年08期
6 薛欢欢;丛卫华;朱必波;孔万增;;一种基于最大熵分割和特征联合判别的图像目标自动报警方法[J];声学与电子工程;2017年01期
7 张郑擎,莫玉龙;基于二代小波变换的图像目标编码方法[J];红外与毫米波学报;2001年04期
8 郭旭平,李在铭;跟踪系统中图像目标的快速提取技术研究[J];电子科技大学学报;1998年01期
9 郭旭平,李在铭;图像目标的可视识别与智能跟踪[J];系统工程与电子技术;1998年08期
10 陈曦;钟雪莲;;多极化SAR图像目标的智能识别应用研究[J];空军预警学院学报;2019年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 佘二永;;SAR图像目标解译技术分析[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅰ[C];2011年
2 李吉成;鲁新平;杨卫平;张志龙;高颖慧;沈振康;;图像目标的自动识别和快速筛选技术[A];2006年全国光电技术学术交流会会议文集(D 光电信息处理技术专题)[C];2006年
3 吴建华;;弱信号X射线图像目标物轮廓检测方法研究[A];西南地区第十届NDT学术交流会论文集[C];2009年
4 李国令;高飞;;SAR图像特定目标检测的推荐方法[A];第十二届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集[C];2018年
5 杨威;唐莉;史德琴;;基于粒子滤波特征集成的异源图像目标跟踪[A];国家安全地球物理丛书(十一)——地球物理应用前沿[C];2015年
6 张月婷;李芳芳;丁赤飚;雷斌;仇晓兰;;高分辨率SAR图像中阴影边界成像机理及增强处理方法研究[A];第四届高分辨率对地观测学术年会论文集[C];2017年
7 杜鹢;李秋华;;基于D-S证据理论的红外双波段图像目标融合分割[A];2009年先进光学技术及其应用研讨会论文集(上册)[C];2009年
8 刘竞扬;丛卫华;曾祥瑞;;三维声学图像目标模型重构方法研究[A];中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集[C];2019年
9 王建平;王润生;;一种SAR图像目标快速识别方法[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年
10 林无忌;林静远;廖洁洁;莫雷;;三种警示标志的警示效果:来自ERP实验中的证据[A];第二十一届全国心理学学术会议摘要集[C];2018年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王艳红;基于分离视觉词典和多特征表示的图像检索算法研究[D];北京交通大学;2019年
2 徐超;光学显微结核杆菌图像的分割与识别方法研究[D];国防科学技术大学;2016年
3 王少娜;基于稀疏特征学习的SAR图像目标识别和变化检测[D];西安电子科技大学;2016年
4 王松涛;基于特征融合的RGB-D图像视觉显著性检测方法研究[D];哈尔滨理工大学;2018年
5 李祖贺;基于机器学习的图像情感语义理解研究[D];西北工业大学;2017年
6 万寿红;多样例图像视觉注意建模及视觉显著性应用研究[D];中国科学技术大学;2015年
7 孙广路;基于用户社交信息和搭配知识融合的服饰推荐算法研究[D];西南交通大学;2018年
8 赵博;基于数字水印的图像内容认证研究[D];吉林大学;2018年
9 王洪元;图像动态分析中的若干智能化方法研究[D];南京理工大学;2004年
10 江志伟;基于内容的WEB图像过滤技术研究[D];浙江大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张慧明;多主题的图像摘要生成方法研究[D];辽宁大学;2019年
2 唐翠;基于深度网络的大场景SAR图像目标检识方法研究[D];电子科技大学;2019年
3 余博;基于快速区域卷积神经网络的SAR图像目标识别研究[D];电子科技大学;2019年
4 韩敬阳;牙科CT图像三维可视化技术研究[D];河南科技大学;2019年
5 高士慧;基于深度学习的图像多标签分类算法研究[D];北京交通大学;2019年
6 张蕾;基于主题模型的图像标注方法研究与应用[D];江南大学;2019年
7 张妍;面向心脑血管疾病检测的图像分割算法[D];郑州大学;2019年
8 李金鑫;基于视觉熵注意机制的微靶球快速检测方法研究[D];天津工业大学;2019年
9 朱孟贵;基于深度学习的图像标注研究[D];北方工业大学;2019年
10 尹飞雪;基于LDA主题模型的图像标注研究与系统实现[D];大连海事大学;2017年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026