基于颜色的图像检索技术研究

【摘要】：基于内容的图像检索是90年代以来逐渐兴起的一个新的研究方向。传统的图像检索方法是以数据库技术为基础、以大工作量的人工标注为代价的基于文本的检索。而我们要研究的基于内容的图像检索,就是要以计算机视觉技术为依托,根据图像的视觉特征(内容),以模式匹配的方法进行以计算机为主导的图像检索。它大大减少了人工标注的沉重负担,提高了检索的速度和效率,为图像检索的应用提供了更广阔的前景。 本文首先回顾了基于内容图像检索的理论及其应用研究的整个发展过程,全面综述了在图像检索尤其是基于内容的图像检索领域的技术和现状,探讨了图像检索系统中的关键技术,并介绍了一些著名的图像检索系统。其次,为了改善图像数据抑制不必要的变形或者增强对于后续处理重要的图像特征,介绍了图像预处理的一些经典处理方法如:图像平滑、亮度和对比度的调整等,并利用Visual C++6.0编程实现了这些预处理的方法。通过图像预处理,就可以建立一个图像质量非常良好的图像数据库。再次,介绍了在图像检索中经常采用的颜色图像特征和颜色特征的相似性度量。 颜色是彩色图像最重要的特征之一,在基于内容的图像检索系统中都将颜色信息作为重要内容参与匹配和检索。本文以彩色图像子块直方图检索算法为基础,在子块直方图的构成、直方图距离值的归类等方面采用了有效的方法,本文利用图像空间相似信息的颜色匹配对算法进行了图像检索。利用Visual C++6.0程序设计语言实现了在Windows 2000开发环境下基于图像颜色匹配对算法的图像检索演示系统,结果表明此图像检索系统的查准率、查全率等检索性能指标得到了较大的提高。 本文的研究和实践对于促进基于内容的图像数据库检索技术的应用具有一定的参考价值和实践意义。