基于颜色矢量角差异特征的图像检索技术研究

发布时间：2017-10-26 02:27

  本文关键词：基于颜色矢量角差异特征的图像检索技术研究

  更多相关文章： CBIR 索引特征 颜色特征 颜色矢量角 匹配准则

【摘要】：随着当代信息技术的迅猛发展,数字化与大容量存储设备的产生和广泛使用,以及计算机实时信息交互技术迅速普及应用和网络资源共享的扩大化趋势,图像数据量涌现出爆炸式的增长趋势。用户从数量庞大的图像数据中查找其需求的图像内容是一个值得深入探讨研究的课题。一般基于关键字的搜索引擎对于图像数据而言,缺乏客观性,同时存在人工标注工作量大的缺陷；如何迅速、准确地从急速膨胀的海量图像数据中进行有效的检索成为了近几年来多媒体领域研究的热点问题。因此,建立基于图像内容的自动或半自动检索系统成为适应时代发展的需求。目前,国内外研究者广泛深入对基于内容的图像检索技术CBIR(Content-Based Image Retrieval)的研究就是针对这一挑战。此项技术的发展和成熟将有力的支持图像数据库的管理和访问,且该技术的应用领域广泛；随着此技术潜力的不断挖掘以及快速发展成熟使得其具有很高的理论研究和应用价值。通过阅读深入大量国内外相关文献,分析与研究不同视觉特征的提取算法；发现颜色特征有很多先天优点：对图像的尺寸、方向、视角的依耐性较小,且具有平移旋转不变性。但是前人的提取算法大多数利用基于频数统计建立特征,失去了图像内容的空间分布信息、目标物体位置信息等,虽然其方法提取简单,但检索效果不是很理想。本文在分析采用颜色特征的图像检索技术理论基础之上,提出了一种基于颜色矢量角差异的图像检索算法。该算法遍历图像像素获取颜色矢量角,并建立最大颜色矢量角模板获取图像变化较大像素信息,然后对矢量角和颜色空间进行量化获取图像的颜色直方图与矢量角直方图,结合两种线索提取矢量角差分直方图建立特征索引向量；且通过大量仿真对比实验获取综合最优的颜色降维参数与角度量化参数；分析不同匹配准则所衡量特征向量相似度的视角,选取合理的匹配准则使之较好的反映不同特征之间的差异。该算法能够保留图像颜色的空间分布关系,同时也能获取物体的边缘分布信息、,且不需要进行颜色空间的转换。通过仿真实验表明本文算法具有良好的检索效果。
【关键词】：CBIR 索引特征 颜色特征 颜色矢量角 匹配准则
【学位授予单位】：哈尔滨商业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 1 绪论12-20
• 1.1 研究课题的目的和意义12-13
• 1.2 基于图像内容检索的国内外研究现状研究现状13-18
• 1.3 论文总体结构18-20
• 2 基于颜色特征图像检索技术的相关理论20-30
• 2.1 常用的颜色空间及其转换20-23
• 2.1.1 常用的颜色模型20-22
• 2.1.2 颜色空间的转换22-23
• 2.2 颜色空间的量化23-25
• 2.2.1 颜色空间量化的定义24
• 2.2.2 颜色空间量化常采用的方法24-25
• 2.3 常用的颜色特征25-27
• 2.3.1 颜色直方图25
• 2.3.2 颜色矩25-26
• 2.3.3 颜色聚合矢量26
• 2.3.4 颜色分布熵26-27
• 2.4 特征相似性度量27-28
• 2.4.1 Minkowsky距离27
• 2.4.2 直方图相交27-28
• 2.4.3 余弦相似度28
• 2.4.4 Canberra距离28
• 2.5 检索性能的评价28-29
• 2.6 本章小结29-30
• 3 基于颜色矢量角差异特征的图像检索30-38
• 3.1 颜色空间的选取与量化30-31
• 3.2 颜色矢量角差异特征的提取31-35
• 3.2.1 颜色矢量角31-33
• 3.2.2 颜色矢量角差分直方图33-34
• 3.2.3 颜色与角度量化参数的选取34-35
• 3.3 匹配准则35-36
• 3.4 评价机制36-37
• 3.5 本章小结37-38
• 4 实验结果与分析38-51
• 4.1 实验数据来源38-39
• 4.2 参数与匹配准则选取优化实验39-50
• 4.2.1 颜色空间的选取实验39-40
• 4.2.2 基于颜色矢量角差分直方图颜色和角度的量化参数实验40-42
• 4.2.3 匹配准则实验42-43
• 4.2.4 检索结果的对比实验43-50
• 4.3 本章小结50-51
• 结论51-52
• 参考文献52-57
• 攻读学位期间发表的学术论文57-58
• 致谢58

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本文编号：1096620