基于多粒度拆分技术的唐卡图像检索系统研究

【摘要】：随着计算机技术和网络技术的迅猛发展，海量的图像信息都在以多媒体信息的方式被数字化，如何高效的检索这些数字化的图像数据成为了迫切需要解决的问题。基于内容的图像检索技术是应用最为广泛的解决办法之一，所以基于内容的图像检索技术已成为当今计算机领域的研究热点。在该技术中，检索系统通常根据研究对象的不同选取不同粒度的特征区域，提取不同的图像特征，因而图像特征区域的定位和粒化以及特征的提取是该检索技术中的关键技术。本文的研究对象是珍贵的唐卡，它的数字化研究是加快我国文化产业建设的重点，对唐卡文化遗产的保护具有十分重要的意义。为了能够实现对唐卡图像的高效检索，在研究基于内容的图像检索技术基础之上，提出了适合唐卡图像的多粒度检索方法。 本文通过对肖像类唐卡图像画面的构图特征和组织结构的观察和研究发现，肖像类唐卡图像的核心内容是主尊，而主尊的背光和头光往往呈现出圆形。针对唐卡图像的这一特点，本文提出了一种基于圆形区域定位的唐卡图像特征区域提取方法，该方法可以检测出唐卡图像的主尊和头饰区域。在头饰提取方面，由于头光是一个圆形的亮色区域，且该区域内的颜色具有良好的一致性，以及头光区域的颜色在头饰区域中比例较大，且其区域内的像素点分布在头饰和脸部的外侧，靠近头饰区域的边缘。所以本文在基于提取出的头饰区域的基础之上，提出了一种适合肖像类唐卡图像的头饰提取算法。考虑到基于内容的图像检索技术存在“语义鸿沟”，本文提出了一种基于商空间粒度计算理论的多粒度唐卡图像检索方法。该方法针对唐卡图像的构图特点划分不同的区域为不同的粒度，唐卡图像的不同区域描述了不同的内容信息，需要在不同的区域提取不同的低层视觉特征，根据不同区域下获得的特征构造不同的商空间，再将这些商空间进行属性合成，从而获得综合的属性函数，然后以此函数计算不同图像的相似性完成最后的检索。