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《安徽大学》 2010年
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基于ROI的网格商空间多粒度图像检索

刘福刚  
【摘要】:伴随计算机技术及Internet的迅速发展,图像信息资源的检索已经成为国内外研究的热点。它结合人工智能、计算机视觉、模式识别、心理学等研究领域,由对图像特征的提取,进而与查询要求接近的图像在特征空间中进行匹配,故而就自动搜索和管理数据库中的图像。 基于内容的图像检索目前存在问题是图像的底层视觉特征并不能反映图像的特点,确实存在着底部之间和高层语义的“语义鸿沟”。为克服“语义鸿沟”,近年来已提出了一些方法,如感兴趣区域检索、相关反馈和分类模型,本文对当前的一个研究热点—基于“感兴趣区域”的图像检索,提出了关于感兴趣区域的网格商空间多粒度图像检索。 首先,介绍了基于内容的图像检索的研究背景和意义,以及国内外典型的CBIR系统。系统分析和研究了此领域的一些关键技术,如:底层特征提取方法,图像间的相似性度量方法,以及相关反馈的相关知识。 其次,介绍了商空间粒度理论及其在图像分析里的应用。针对目前图像检索中存在的“语义鸿沟”问题,提出综合商空间粒度和网格理论的基于ROI的图像检索技术,并融合颜色、纹理和形状等底层特征,结合基于方差分析的相关反馈技术进行检索。使得系统具有较好的人机交互性能,能显著缩小“语义鸿沟”。 最后,本文设计完成了基于ROI的网格商空间多粒度图像检索系统。该系统使用网格对图像进行划分,提取图像不同粒度下的各种底层特征存储在特征库,由用户选择的感兴趣区域,根据商空间粒度合成原理,返回查询结果,用户根据查询结果进行相关反馈。试验结果表明,此系统能较好地缩小“语义鸿沟”,具有较高的查准率和查全率。
【学位授予单位】:安徽大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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