基于边缘和颜色特征的图像检索技术研究

论文摘要

随着互联网和多媒体技术的发展,特别是在数码相机、扫描仪等多媒体设备的日益广泛普及,使数字图像的数量飞速增长,如何快速而有效地从海量图像数据库中查询到用户所需要的图像已成为一个亟待解决的问题。因此,基于内容的图像检索技术就应运而生,并逐渐地成为图像检索领域的研究热点。基于内容的图像检索是利用图像的纹理、颜色、形状等视觉特征进行检索的技术,它能够有效弥补基于文本检索技术的缺陷,直接对图像的内容进行分析并提取其内容特征,然后以这些特征作为索引,并根据一定的相似性度量方法在图像库中进行搜索。基于内容的图像检索的核心就是图像检索算法。本文主要是围绕图像检索算法进行展开的,重点研究了基于图像颜色和形状特征的图像检索方法,论文主要所做的工作包括以下几个方面：第一,介绍了基于内容的图像检索技术的原理和发展现状,研究了图像颜色、纹理、形状以及空间分布等特征的提取方法,以及图像间相似性度量方法,相关反馈和性能评价。第二,分析了经典的图像边缘检测方法,指出了Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、方向算子、拉普拉斯算子以及LOG算子的优劣和适用范围。还重点研究了基于最优化理论的Canny算子和其缺陷。并对这些算法进行了仿真实验,对输出的结果进行了认真的分析和比较,还实验对比了各算法在噪声情况下表现出来的效果。第三,在基于Canny边缘检测的图像检索算法中,边缘的质量直接决定图像检索的效果,针对Canny算子在边缘检测上的缺陷,研究了其改进的方法,通过实验验证了此方法的有效性。提出了基于Canny自适应边缘提取与颜色定位的图像检索算法,该算法首先使用改进的Canny自适应算子提取图像边缘对数据库进行检索,查找与示例图像相似度大的图像,形成新图像数据库,然后在此数据库中利用主颜色确定图像的目标块,利用图像的目标块进行相似检索,完成对图像数据库的查询。实验结果表明,该算法改善了图像检索性能,同时也验证了算法的可行性和有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 图像检索技术的发展
• 1.3 图像检索的研究现状
• 1.4 图像检索系统的应用
• 1.5 存在的问题
• 1.6 本文的组织结构
• 第二章 基于内容的图像检索技术
• 2.1 概述
• 2.2 基于内容的图像检索系统框架
• 2.3 图像检索中常用视觉特征描述方法
• 2.3.1 颜色特征
• 2.3.2 形状特征
• 2.3.3 纹理特征
• 2.3.4 空间关系特征
• 2.4 图像特征的索引
• 2.4.1 向量空间方法
• 2.4.2 度量空间方法
• 2.5 相似性度量
• 2.6 图像检索算法的性能评价
• 2.6.1 查准率和查全率
• 2.6.2 排序值评价法
• 2.7 相关反馈技术
• 2.7.1 相关反馈技术基本原理
• 2.7.2 相关反馈过程
• 2.7.3 相关反馈算法
• 2.7.4 关联反馈
• 2.8 MPEG-7标准与相似图像检测
• 2.8.1 MPEG-7国际标准
• 2.8.2 MPEG-7标准与基于内容的图像检索
• 2.8.3 MPEG-7标准的主要内容
• 2.9 本章小结
• 第三章 经典的图像边缘检测方法
• 3.1 边缘检测的定义与分类
• 3.1.1 边缘的定义
• 3.1.2 边缘的分类
• 3.2 边缘检测的步骤
• 3.3 经典边缘检测算子
• 3.3.1 Roberts算子
• 3.3.2 Sobel算子
• 3.3.3 Prewitt算子
• 3.3.4 方向算子
• 3.3.5 拉普拉斯（Laplace）算子
• 3.3.6 LOG算子
• 3.4 几种边缘检测算子的实验结果及分析
• 3.5 Canny边缘检测算子
• 3.5.1 Canny三准则
• 3.5.2 传统Canny边缘检测算法过程
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于Canny自适应边缘提取与颜色定位的图像检索
• 4.1 概述
• 4.2 Canny自适应边缘检测方法
• 4.2.1 传统的Canny边缘检测算法的不足
• 4.2.2 Canny自适应边缘检测方法
• 4.3 基于Canny自适应边缘提取与颜色定位的图像检索算法
• 4.3.1 图像边缘提取
• 4.3.2 图像边缘相似性度量
• 4.3.3 主颜色的确定
• 4.3.4 目标子块间的相似性度量
• 4.4 实验及结果分析
• 4.4.1 Canny自适应边缘检测实验
• 4.4.2 本章图像检索算法实验
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 本文总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文