顏色與紋理結(jié)合的一種新的圖像檢索方法.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著英特網(wǎng)的不斷發(fā)展,圖像數(shù)量與日俱增,每天大量的圖像都會(huì)被添加到圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中,圖像檢索技術(shù)逐漸成為一個(gè)非?;钴S的研究領(lǐng)域。如何有效地對(duì)這些圖像進(jìn)行分析、存儲(chǔ)和檢索已經(jīng)成為一個(gè)亟待解決的問題。因此建立一個(gè)高效,準(zhǔn)確的圖像檢索系統(tǒng)是迫切需要的。
  早期的研究是基于文本的圖像檢索技術(shù)(TBIR),首先對(duì)圖像進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)注,即利用圖像名稱、拍攝的地點(diǎn)等描述性文字標(biāo)記所有圖像,然后人們根據(jù)這些描述性文字查詢自己需要的圖像。然而這種基于文本

2、的檢索圖像技術(shù)更多地依賴人對(duì)圖像的主觀理解,而忽略了圖像本身的內(nèi)容信息,因此無法較準(zhǔn)確完整的描述出圖像內(nèi)容的含義。
  在過去的幾十年中,已經(jīng)有很多基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)被開發(fā)出來,例如:IBM的QBIC系統(tǒng),MIT的相冊(cè)系統(tǒng),Berkeley的Blobwrold系統(tǒng)等等。這些典型的基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)系統(tǒng)的主要思想是:使用用戶提交的查詢圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像進(jìn)行特征的比較,來判斷圖像之間的相似性。常用的特征包括:顏色,紋

3、理,形狀,空間關(guān)系等,其中空間分布特性很少被考慮,因此主要采用的特征是顏色,紋理和形狀。
  采用單一的圖像特征在某些情況下不能達(dá)到較好的效果,尤其是在海量的圖像庫(kù)中,若對(duì)每張圖像進(jìn)行相似度計(jì)算將在很大程度上降低檢索效率。因此本文提出了一種新的顏色和紋理結(jié)合的方法。本文的主要貢獻(xiàn)概括為如下幾部分:
  首先,對(duì)特征提取的方法,顏色直方圖法進(jìn)行了改進(jìn),將其與紋理方法相結(jié)合,并且通過比較各種紋理方法,選取一種更好的方法,以提高圖

4、像檢索的準(zhǔn)確性。
  其次,通過一種快速的圖像紋理識(shí)別的技術(shù)來辨別圖像是否為紋理圖像,然后對(duì)紋理圖像進(jìn)行紋理特征的提取,對(duì)非紋理圖像進(jìn)行顏色特征提取,通過對(duì)不同類別的圖像進(jìn)行分類檢索,提高檢索效率。
  最后,運(yùn)用常用的聚類方法,K-MEANS聚類算法分別對(duì)紋理圖像進(jìn)行紋理特征的聚類和對(duì)非紋理圖像進(jìn)行顏色聚類,極大的提高了檢索的速度。
  實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過采用紋理識(shí)別技術(shù),聚類方法,以及改進(jìn)的顏色特征提取方法和紋理特

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