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基于内容的图像检索技术研究

魏伟一  
【摘要】:基于内容的图像检索技术(Contend-Based Image Retrieval,CBIR)克服了传统的基于标注的图像检索主观性太强、工作量太大的弊端,充分利用图像自身的特点,由计算机自动分析提取图像的内容特征(颜色、纹理、形状及空间关系等)来进行图像的有效检索。然而,由于图像语义特征和低层特征的“鸿沟”问题,给CBIR技术带来了很大困难,目前提取的内容特征仍集中于颜色、纹理、形状等低层特征。因此如何结合语义特征,使得所抽取的低层物理特征和图像内容所表示的语义特征之间建立良好的联系,实现高效的图像检索,仍是很长一段时间内需要研究解决的问题之一。 本文首先在全面分析CBIR技术的基础上,提出了三种新的图像检索方法:基于图像立体几何特征的图像检索(Stereometry—Based Image Retrieval,SBIR)、基于图像信息熵及图像位面图分形维数的图像检索(Entropy Fractal Vector-Based Image Retrieval,EFBIR)和基于粗集的相关反馈图像检索(Rough Set-Based Correlative Feedback Image Retri eval,RBCFBIR)。 在SBIR系统中,首先根据图像的立体模型,提取图像的立体几何特征,用四叉树索引结构表示,实现了分级的基于图像立体几何特征的图像检索系统;EFBIR系统利用图像的信息熵特征,结合图像位面图的分形维数矢量表示图像,实现了动态的图像检索;RBCFBIR系统对基于相关反馈的图像检索进行了改进,将粗集理论应用于综合特征的图像检索中,结合用户反馈的语义信息构造决策表,实现了有效的反馈检索。 最后实现了一个多特征检索的实验系统,进行了算法的有效性的验证。


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