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《南昌大学》 2010年
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基于颜色特征的图像检索技术研究

于仕  
【摘要】:随着生活水平的大幅提高,人们对物质文化的需求日益丰富。单调的文字已不能满足人类对信息的索取,图像作为一种信息量大,表现丰富的媒介进入人们的视野。随着数码科技、网络等高新技术的迅速发展,图像数量正在呈现指数级的增长,并应用于社会的众多领域。如何从图像海洋中快速、准确地搜寻到所需要的图像,已经成为当今制约图像高效使用的瓶颈。基于内容的图像检索技术试图打破该瓶颈,逐渐成为当今国内外研究的热点。而颜色作为图像最为重要的视觉特征,在基于内容的图像检索方法中已得到广泛关注。本文在查阅大量国内外相关文献后,主要作了以下工作: 文中首先详细介绍了基于内容的图像检索,尤其是基于颜色特征的图像检索理论、技术和国内外研究现状,对颜色空间选取、颜色量化、颜色的表示方法、颜色特征提取及相似性度量等关键技术进行了深入的探讨和研究。 全局颜色直方图由于具有旋转不变性的特性被广泛作为颜色特征的表示方法。但其很容易出现不同图像拥有相同直方图的现象,同时某些图像的直方图可能存在大量像素值为零的颜色。这些都是全局直方图的缺陷,极大地降低图像的检索效率。因此,本文研究了全局颜色直方图和累加直方图检索方法的效果;针对有些图像不能提取出累加直方图,继而研究了局部累加直方图检索方法,并鉴于传统局部累加直方图一次划分忽略边界颜色相似性的缺点,进行两次划分并加权求和,得出一种新的局部累加直方图方法,通过实验验证了该方法的可行性和实用性。 根据人眼视觉习惯,在HSV颜色空间里,设计出一种新的颜色量化方法。该方法摒弃掉亮度较高、较低及饱和度较低时的颜色,使颜色种数量化至31种,极大的减少了颜色数量,降低了计算复杂度。 文中提出一种基于非均匀分块的图像检索方法,该方法首先根据人类拍摄的习惯将图像划分成5块,再把中心块进行重叠分块,充分体现出图像的主体部分,同时结合新设计的颜色量化方法。通过和均匀分块检索方法对比实验,该检索方法很好地起到改善效果。 基于上述理论,本文利用matlab开发出了一个图像检索实验版系统。通过该平台,很好地验证了上述理论的可行性、有效性。
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