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《辽宁工程技术大学》 2008年
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基于改进的分块直方图及小波纹理的图像检索研究

尹达  
【摘要】: 基于内容的图像检索技术已经成为当前一个研究热点,如何有效准确的表达图像特征是该技术的核心问题。本文着重研究了颜色、纹理特征的提取方法。 在颜色的提取上,本文针对全局直方图和现有分块直方图在提取颜色特征时的缺欠,提出一种综合考虑图像的全局性和空间性的改进分块直方图方法:根据人类视觉特征将图像非均匀的分为9块;通过设定阈值的方法来对不相关图像进行过滤,对未被过滤掉的图像中心区域进行二次重叠分块,突出中心主题区域的重要性;采用全局直方图和分块直方图相融合的方法来对中心区域的相似度进行重新计算;最后根据各个子块的重要性不同给予相应权重来完成对图像的颜色特征提取。该方法不仅能够检索出示例图像的翻转、旋转图像,而且与原有的直方图方法相比,提高了图像检索的查全率和查准率,改善了排序,对于重点区域面积较大且居中的图像效果提高更为显著。在纹理特征提取上,本文选取一种抗几何形变的小波纹理特征提取方法,提出在将自相关图像函数转化成对数一极值域后,对图像进行Daubechies3小波分解所得到的低频区域中采用改进的分块直方图方法对图像进行颜色特征的提取,以此来在不明显增大计算量情况下达到综合特征的图像检索。 最后采用Visual Studio 2003对改进的算法和综合算法分别进行验证,采用查准率、查全率及排序作为评价指标,证明了改进算法与综合算法的有效性及可行性。
【学位授予单位】:辽宁工程技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.41

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