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一种基于高斯混合模型的图像检索方法

赵正利  
【摘要】: 基于内容的图像检索CBIR(Content Based Image Retrieval)是当前图像检索研究的热点之一。如何有效准确的表达图像特征是基于内容的图像检索技术的核心问题。本文以提取彩色图像颜色特征为主线,讨论了基于内容的图像特征提取方法,设计了基于内容的图像特征提取系统。本文的研究内容及创新点如下:较深入的研究了颜色特征在图像检索中的应用,讨论了利用颜色特征进行图像检索的关键问题:颜色的表示、颜色特征的提取方法等。并在讨论了HSV颜色空间中SQ与VQ直方图生成方法的优缺点之后,提出了一种改进的VQ直方图生成方法——基于高斯混合模型的矢量量化直方图生成方法,并分别把这三种方法生成的直方图作为图像特征的图像检索系统的性能作了比较;最后在检索过程中对这三种方法使用不同的直方图距离,Euclidean距离、Intersection距离、Quadratic距离。 为了验证算法的有效性,本文建立了一个CBIR演示系统,并利用它对数据库中的每一幅图像分别用SQ、VQ、GMVQ三种方法生成直方图,并将生成的直方图作为图像特征来进行检索,同时在检索过程中使用了不同的直方图相似性匹配算法。实验中,就基于GMVQ的检索算法的查全率、查准率分别进行了计算和分析,并与通过SQ、VQ方法生成的直方图算法进行了比较。实验证明该算法具有比另外两种算法更优的检索性能。


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