基于相关聚合直方图的图像检索研究

【摘要】： 在基于内容的图像检索中，颜色作为一种重要的图像视觉信息已得到了广泛的应用。它将图像颜色空间各分量的灰度统计信息用直方图的形式反映了出来，具有简单、明了和抗干扰能力强等特点。但它在统计颜色信息的同时，也丢失了颜色的空间分布信息。如何将颜色各分量的灰度统计信息与空间分布信息很好的结合起来是人们长期以来研究的一个重要课题。 对此，本文提出了一种基于相关聚合直方图的图像检索算法。该算法通过集合聚合度的概念，在图像的颜色统计信息中融入了多粒度的空间聚合信息，具有对图像平移、旋转与尺度变化不敏感及检索性能受数据库大小变化影响较少等特点。 同时，为了使相关聚合直方图检索算法具有更好的检索精度，根据有关文献，本文将相关聚合直方图的计算在HSL颜色空间中进行，并对HSL颜色空间中各分量进行不等间隔量化，结合一般街区距离、加权街区距离、临近加权街区距离和加权欧氏距离进行直方图的距离度量。在具体的操作过程中，本文还将图像分割成16个等大小的图像分块，使得相关聚合直方图检索算法的检索精度得到了进一步的提高。 为了验证算法的有效性，本文建立了一个基于相关聚合直方图的CBIR系统，并利用它对相关聚合直方图检索算法进行了实验。在实验中，就相关聚合直方图检索算法的查全率、查准率、预处理时间、查询时间及图像数据库大小对检索性能的影响分别进行了计算，并在此基础上将其与颜色直方图、颜色相关直方图进行比较，实验数据表明，相关聚合直方图检索算法具有比颜色直方图检索算法、颜色相关直方图检索算法更优的检索性能，将它应用于卫星云图的检索，收到了良好的效果。

【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2003
【分类号】：TP391.41