基于内容的图像检索技术研究

【摘要】：本论文的主要研究内容是基于内容的图像检索。作为一个有着广泛应用背景的研究领域,基于内容的图像检索通常具有较强的任务依赖性。在实际应用中,往往针对特定的应用,采用特定的算法。面对这种研究现状,本文详细分析了基于内容的图像检索的特征提取方法、相似性度量方法以及语义检索方法,在此基础上,构建了一个实用的图像检索系统原型,并进行了相应实验。 在图像特征提取方面,分别从颜色特征、纹理特征和形状特征三个方面进行了分析和研究,并实现了常见的特征提取方法。在形状特征提取方法中,提出了一种基于形状上下文的新方法,即“自适应边界点选取的形状上下文”,实验证明,相比于形状上下文,该方法具有较好的效果。 在相似性度量方面,在分析相似性度量概念的基础之上,实现了常见的度量方法,并通过实验比较了各种度量方法的检索效果。 在语义检索方面,在分析常用的语义检索方法的基础之上,实现了相关反馈中的修改查询向量方法。通过分析该方法的不足,提出了一种新的方法,即“加权查询向量的修改”,并通过实验验证了其有效性。 在此基础上,设计并实现了一个基于内容的图像检索系统原型。通过分析系统功能,将其划分为检索参数设置、检索结果浏览和相关反馈模块三个功能模块,并对三个模块进行了详细介绍。 最后,对本文的研究工作进行总结,并对下一步的研究工作进行了探讨。