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图像特征提取及基于内容图像数据库检索理论和方法研究

王亮申  
【摘要】: 图像数据库检索是当今信息时代人们广泛关注的热点问题,主要包括对图像内容的描述(特征表达及提取)、图像数据库管理、图像匹配等内容。本文以图像数据库检索为主线,讨论了基于视觉内容的图像检索方法,提出包括基于区域颜色直方图、灰度—基元共生矩阵及向心矩比、偏心矩比、惯性矩比的特征描述方式;对遗传算法存在的早熟、收敛到最优解慢等问题提出了解决方法,并将改进遗传算法应用到图像分割中,编制了相应程序。 颜色特征是描述图像的最常用方法,颜色直方图利用图像颜色的比例分布能够较好地反映图像颜色特征。但是因为颜色直方图很难体现图像的空间信息,会出现同一直方图对应多幅图像问题。本文提出的基于区域块的颜色直方图技术,首先将目标集中在图像的中间区域,再将图像以金字塔结构形式进行分块。通过比较各个区域颜色直方图的相似性匹配图像,可克服全局直方图的局限性,对颜色直方图的度量是其中一个关键技术,利用惯性比来从颜色直方图提取特征,能够保证简单明了地表达颜色直方图。 对富含纹理图像,采用纹理特征表达会更有效,颜色的二维统计方式—灰度共生矩阵是常用方法。对于结构明显的纹理图像可以采用结构方法描述图像特征。本文将统计方法与结构方法有机地结合起来,构建了纹理基元,提出了描述纹理图像的灰度—基元共生矩阵,从这个矩阵中提取用以描述图像的特征值,并组成检索图像的特征向量。 图像分割是解决目标检测、特征提取和目标识别等问题的关键所在,形状特征提取的首要任务就是获得目标图像边界。利用遗传算法对图像能够实现单阈值和多阈值分割。本文首先对传统遗传算法进行了改进,提出了适应函数标定公式,定义了相似度概念。这样可以增加群体多样性,在一定程度上避免早熟现象发生;然后利用改进遗传算法对图像进行了分割计算,将目标与背景分割开来。 形状特征是对图像中边界清晰的目标的最好表达方式。但是即使是找到了目标轮廓,如何来有效地表示该轮廓也是非常困难的。本文提出向心矩比、偏心矩比、惯性矩比概念,对线性化后的轮廓应用本文方法,既能较好地描述图像目标,又具有旋转、平移和尺度不变性。 支持向量机(SVM)是近年来出现的分类方法。本文将SVM及其改进算法SMO应用到图像检索中,可以完成整类检索任务。因为SVM只能够用于两类分类问题,本文构建了二叉树分类器,将SVM技术扩展到多类别分类领域当中;利用前述的图像颜色特征、纹理特征和形状特征作为输入向量,通过训练得到支持向量,构建多类分类函数,进行图像检索。 图像数据库检索系统应能够完成检索、图像数据管理等任务。本文利用VB6.0 编制了检索原型系统,包括有特征提取、数据库管理、匹配等模块,采用了基于文 本、颜色、纹理、形状和SVM分类检索方法。实验结果表明,本文提出的图像颜 色特征、纹理特征和形状特征能够满足对图像内容的描述要求;将支持向量机分类 技术应用到图像数据库检索能够得到较好的检索效果。


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