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基于多特征的图像检索技术研究及实现

赵柳青  
【摘要】:随着网上购物系统的日益发展和完善,这种购物方式被越来越多消费者所青睐。在这个系统中,消费者需要通过产品样图来选择商品,所以对图像检索的大量需求就产生了。在线购物领域,商家会为每个商品拍一张单独的图像,我们感兴趣也只是图像中的服装这个区域,针对这个特点,本文提出了基于边缘检测的图像背景去除技术,用于减少背景对所提取图像特征的干扰;商家在为商品拍摄照片时,可能会对衣服进行倾斜摆放以达到更好的视觉效果,所以要求用来进行检索的图像特征应当具有旋转不变性。根据服装图像的特点,服装的类别用图像的形状特征来辨别,服装的花色品种用图像的颜色和纹理特征来辨别。所以应用单一的图像特征很难全面描述服装图像的特征,从而基于单一特征的图像检索很难满足用户的要求,因此本文提出结合颜色、纹理和形状的多特征的图像检索算法,尽可能全面的描述图像以达到较好的检索效果。 本文以服装图像的特征提取、相似性度量为主线,结合服装图像特点,分析比较国内外有关基于内容的图像检索算法,重点研究了视觉特征描述子的表示、提取以及相似性度量算法。本文所选择的研究对象,为平铺拍摄的服装图像。鉴于服装图像自身的特点,本文选用傅里叶描述子和不变矩描述图像的形状特征,选用更为接近人的视觉特点的HSI颜色空间72维量化的颜色直方图描述图像的颜色特征,用具有旋转不变性的LBP直方图描述图像的纹理特征。在此检索算法中,先做基于形状特征的图像检索,然后用分割算法做图像背景去除,再从通过形状特征检索出的图像中做基于颜色和纹理特征的检索。 构建了一个基于多特征的服装图像检索原型系统,实现了基于服装图像的结合颜色、纹理和形状特征的自动提取、相似性匹配以及二次检索的检索系统,采用VC++6.0进行实现。实验验证了本文提出的基于图像检索的背景去除技术和基于多特征图像检索的有效性和可行性。将多特征结合与单一特征检索算法的实验结果进行比较,将应用和未应用背景去除技术的实验结果进行比较,表明在同样的图像库和相似性度量方法下,应用多特征结合的检索结果更好,而背景去除技术的应用不仅提高了检索速度,还提高了检索质量,从而证实了所提出的检索算法对服装图像检索的可行性和有效性。本论文的研究和实践对于促进基于多特征的服装图像检索算法的发展具有一定的参考价值。


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