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基于形状特征的图像检索研究和应用

聂生显  
【摘要】:随着Inerternt的广泛普及和多媒体技术的飞速发展使得包括图像、音频、视频等信息的多媒体数据大量涌现,如何从大量的信息中快速、有效地检索到所需的资源已经成为多媒体技术研究领域中的热点问题。为了能够解决这个问题人们提出了基于内容的图像检索(CBIR,Content-based Image Retrieval)技术。 基于内容的图像检索就是利用图像本身的性质如颜色,纹理,形状,空间关系等,并借助图像处理技术、模式识别技术和计算机视觉技术来实现对图像的检索。其中,由于图像的形状特征更符合人们的视觉感知,人们比较倾向于使用形状特征去检索图像,并且由于形状特征本身固有的特殊性使得利用形状特征进行图像检索的实现具有一定的难度,因此基于形状的图像检索技术研究是基于内容图像检索中一个极具挑战性的课题,具有十分重要的研究意义和发展前景。 本文首先介绍了基于内容的和基于形状的图像检索的研究背景、现状以及应用到的相关技术,尤其是对基于形状特征的图像检索中的关键技术进行了深入的研究和分析,并针对JSEG算法在图像分割中计算量大,复杂度高的缺点引入了分水岭算法对其进行改进,提出了一种改进的JSEG图像分割算法。 然后针对传统的基于局部特征点的图像检索方法计算量大且检索精确度低的缺点提出了两种新的将图像的局部点特征和分割区域边缘形状相结合的图像检索方法:基于图像分割边缘形状与SIFT特征点相结合的图像检索方法和基于图像分割边缘形状与SURF特征点相结合的图像检索方法。在使用改进的JSEG算法分割后的图像上提取出图像的SIFT或是SURF特征点,并将其依据一定的规则分为边缘特征点和非边缘特征点,接着通过对图像特征点进行匹配来实现对图像的检索。 最后利用本文提出的图像检索方法设计实现了一个图像检索原型系统,并通过将这个原型系统的检索结果和传统的基于图像SIFT或是SURF特征点匹配的图像检索方法进行比较和分析,验证了本文中提出的图像方法的高效性和实用性。


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