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基子遗传算法的自适应图像检索系统的研究与实现

葛晓丽  
【摘要】:随着计算机网络和通信技术的快速发展,多媒体信息量日益增多。人们日渐开始重视如何才能够从巨大的图像信息库中快速的检索出用户想要的图像并对其进行分类。因此,基于内容的图像检索(CBIR)技术被提出来,并逐渐发展成为图像检索技术研究领域的核心。CBIR能够利用图像的颜色、纹理、形状等自身的视觉特性快速检索到用户所需要的图像。为了使基于多特征的图像检索算法有更好的检索效果,本文提出了基于遗传算法的自适应图像检索算法。围绕基于遗传算法的自适应图像检索模型,本文在传统的基于颜色矩的图像检索算法研究基础上提出了用分块加权颜色矩算法来表达图像的颜色特征。通过对实验数据的对比分析,证明了分块颜色矩算法要比传统的颜色矩算法有更好的查准率和查全率。其次,在传统的基于灰度共生矩的图像检索算法研究基础上,本文结合Canny边缘检测算子来描述图像的纹理特征,解决了灰度共生矩阵计算量大的问题。通过实验对比分析,证明了利用Canny算子进行边缘检测的必要性和有效性。为了改变传统的通过手工给定权重来寻找最佳权重的方式,使算法更加智能化,本文提出了利用遗传算法来求取权重的最优解并给权重自动赋值,并设计实现了具有人机交互特性、操作简便的图像检索系统,该系统可以对本文提出和改进的算法与传统的算法的性能进行验证,通过对实验数据的统计分析,证明了本文算法的可行性。


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