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基于多特征的图像检索系统的设计与实现

翟剑锋  
【摘要】: 高速互联网络和多媒体技术的飞速发展、海量存储设备和处理机性能的不断提高极大地促进了图形图像系统的普及和发展。图像数据库正在被越来越多的领域所广泛应用:数字图书馆、医学图像数据库、卫星图像数据库、商标数据库和建筑艺术图像数据库等。如何在大量的图像中查找所需要的图像信息,成为图像应用一个急待解决的问题。 CBIR(Content-Based Image Retrieval)根据图像的视觉特征如颜色、纹理、形状和空间位置关系来分析图像,通过建立图像各种特征向量数据库,构建查询模块进行图像检索。本文在查阅国内外相关研究技术资料的基础上,研究分析多特征融合技术在图像检索中的应用,结合基于区域分割颜色特征、形状、纹理特征多种检索方法,给出了基于综合特征的图像检索方法。实验验证表明,综合颜色、纹理和形状特征的图像检索方法克服了利用单一特征检索的局限性,提高了检索的准确率和检索的通用性。 本文以在中国青年政治学院研发的基于内容图像检索系统为例,分析了图像检索系统中检索性能技术指标需求,提出了开发基于多特征图像检索系统的必要性,并结合关键技术(色彩空间、颜色特征、纹理特征、形状特征、相关反馈等)论述了基于多特征图像检索系统的设计与实现。 本文主要工作如下: 1.首先从学生、教师两个群体收集相关信息,对图像检索服务进行了需求分析,发现了现有应用系统中存在的主要问题,例如每幅图像都需要进行人工标注关键字,人工标注关键字带有一定的主观性,图像内容缺失等。根据系统中存在的主要问题,提出基于内容图像检索的解决方案,确定了设计目标。 2.根据业务要求,图像检索系统需要保证一定的查全率和查准率,在对图像视觉特征的提取方法做了深入的研究和讨论基础上,通过分析比较,选择合适的算法和关键技术。 3.在需求分析的基础上,对多特征图像检索系统以高内聚、低耦合为原则进行了系统分析和模块设计,独立设计图像检索系统所需的数据库结构,并在SQL Server数据库中实现。 4.详细设计与实现图像检索系统中各个模块。在符合人类视觉特性的HSV颜色空间中提取图像的颜色特征、通过结合基于灰度共生矩和HU的7个不变矩算法提取纹理特征和形状特征。并通过结合相关反馈对样本集的学习,得出用户查询目的与图像特征之间对象的模型,然后根据学习的模型指导新一轮的检索,通过使用Visual C++构建了一个小型查询系统,实现了本文中所采用算法,完成了基本的图像检索功能。 5.根据图像检索系统的性能评价标准——查全率和查准率,利用测试数据集对系统性能进行测试,验证通过结合相关反馈的基于多特征的图像检索系统,在性能上比基于单一特征的图像检索系统有很大提升,达到了预期效果。另外,系统提供了简洁易用的操作界面和良好的交互性,提供了良好的用户体验。 最后,对本文实现的基于多特征图像检索系统的研究进行了总结,分析了在实现过程中所遇到的难点,并提出了进一步研究的方向。


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