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《大连理工大学》 2010年
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基于索引相关和聚类的图像特征提取算法研究

董小丽  
【摘要】: 特征提取是基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval,CBIR)、图像分类等计算机视觉的关键环节之一,准确地表示出图像涵盖的信息是至关重要的。提取图像特征主要利用从图像数据中自动抽取出底层特征,如颜色、纹理、轮廓和形状等特征,进而描述出高层语义信息。本文首先论述了基于图像内容处理的理论知识:颜色空间模型,图像消噪方法,相似度测量和图像检索性能比较方法等,然后重点研究基于图像颜色和纹理的特征提取算法。 在颜色特征方面,本文提出了改进颜色特征提取算法——基于颜色索引相关统计(CILCS)算法。图像的像素颜色值被稀疏表示成类似直方图的索引形式,将相关计算应用到特征提取中,计算图像颜色分布规律在局部和整体的相关性,并结合数值统计最终得到具有一定旋转不变,尺度不变和平移不变特性的特征向量,能更有效地表示颜色纹理特征。实验结果显示此算法相比改进前的CILAC算法在N-S dataset中平均检索准确率提高了9.02%-11.29%,在Corel自然图像库中的检索性能recall vs prescision曲线更加平稳,分类准确度提高了2.33-3.2%。 在纹理特征方面,重点分析了多分辨率多方向性的变换域方法,提出了一种基于Gabor变换的主纹理描述法(Dominant Texture Descriptors,DTD),充分利用图像变换域幅度和相位信息,结合聚类算法提取确定图像的主导纹理组成和空间分布规律。并采用相似的构想提出了主导颜色描述法(Dominant Color Descriptors,DCD),在DTD和DCD均具有良好性能的基础上,将两种描述符结合起来,形成彩色图像的主导特征描述符(Dominant Feature Descriptors,DFD),既体现纹理分布规律又包含颜色信息的特征。 在实验部分精心设计了一系列图像检索和分类的实验对上述算法的有关参数及其应用性能进行分析测试,实验结果很好地验证了改进后的算法能有效提高检索和分类的精确度。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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