基于视觉显著性的图像检索算法研究

发布时间：2018-03-10 14:35

  本文选题：视觉显著性　切入点：图像检索　出处：《大连海事大学》2017年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：随着互联网技术的快速发展和以智能手机为代表的智能移动设备的迅速普及,每天在这些设备上会产生大量的多媒体数据,图像数据占据了其中很大一部分,这就需要人们对这些大量的图像数据进行高效的存储以及管理。随着数据数量的不断膨胀,传统的图像数据库技术已经不能满足当前的需要,如何有效的存储以及管理海量图像数据已经成为学术界关注的热点内容之一,其中基于内容的图像检索技术(Content-based Image Retrieval,CBIR)逐渐成为人们关注的焦点,并已经成为新一代图像数据库所使用的主流技术。传统的基于内容图像检索技术大多使用图像的底层特征(如颜色、形状和纹理)来进行图像间的相似度计算,比较少的考虑到人眼的视觉注意力特点。所谓的人眼视觉注意力,是指人们在观察周围场景或者图像的时候,会自动有选择性的关注某些特定的目标对象,作为感兴趣或者重要的目标来分析处理,人眼的这种视觉注意力机制恰好和基于内容图像检索的目标相吻合,因此将人眼的视觉注意力机制融合到基于内容图像检索算法中对于提高检索的准确率具有重要的意义。本文深入总结和分析了基于内容图像检索技术的新特点,使用人眼视觉注意力机制来帮助检索算法提高对图像的分析和理解能力,并最终提高检索算法的准确率。本文研究的重点是利用图像的视觉显著性的特点和相关理论,围绕着图像底层特征的语义位置信息的提取问题、词袋模型中非目标对象的视觉单词的祛除问题以及目标对象中图像多特征的融合问题三个主要方面展开研究,本文的主要研究工作如下:1.以人眼视觉注意力机制为基础,结合图像的视觉显著性,提出了一种基于视觉加权空间金字塔模型的图像检索算法。该算法首先对图像进行多尺度下空间金字塔划分处理,并得到每个尺度下各分块的特征向量;然后结合反映人眼视觉特性的视觉显著性值,计算出各个尺度下空间金字塔的视觉权值;最后利用视觉权值对多尺度下空间金字塔的联合特征向量进行加权处理,并根据处理后得到的特征向量进行检索。2.针对传统词袋模型中由于视觉单词以及构建的视觉词汇表缺乏空间位置信息而影响算法准确性这一问题,本文提出使用视觉显著性值和视觉单词相结合,构造一个全新的可以反映出视觉单词空间位置信息的视觉词汇表,新构建的视觉词汇表考虑了视觉单词所在的空间位置,可以重点反映出图像中目标对象上的局部特征,尽量减少背景信息对于检索的影响。大量的仿真实验表明,新建的视觉词汇表确实可以有效的提高检索算法的准确性。3.使用基于内容的方法进行图像检索的前提是全面、深入的对图像的内容进行理解和分析,大多数词袋模型都采用一种单一的局部特征作为视觉单词,很显然这很难全面的描述图像的客观信息。本文提出了一种融合Sift特征和颜色特征的多特征词袋模型检索算法。该算法首先结合人眼的视觉注意力模型,对待检索图像进行分析和理解,并提取出图像中的目标对象,将其与周围场景分离出来;然后结合提取出的目标对象,分别计算词袋模型和和图像的颜色特征;最后将词袋模型和颜色特征结合到一起计算图像间的相似性。实验结果证明,该算法是有效的。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 奚惠宁;任蕊;;判断有关医学图像专利申请是否为非授权客体[J];电视技术;2013年S2期

2 韩双旺;崔兆顺;李德录;李芙蓉;;基于阈值的彩色目标图像的提取与测量[J];自动化与仪器仪表;2010年03期

3 林静;王薇婕;关丹丹;景军锋;;基于浮雕图像的3D浮雕效果实现[J];微型机与应用;2012年11期

4 李敏洁;魏仲慧;何昕;;基于FPGA的多功能图像目标发生器的设计与实现[J];微计算机信息;2005年25期

5 韩双旺;崔兆顺;鲍丽红;李德录;;基于目标图像的提取与测量[J];上海工程技术大学学报;2007年04期

6 刘进;孙婧;徐正全;顾鑫;;基于目标的图像轻量级加密[J];华中科技大学学报(自然科学版);2011年06期

7 于明;王倩;郭迎春;;一种图像的显著区域提取方法[J];光电工程;2012年08期

8 郭旭平,李在铭;图像目标的可视识别与智能跟踪[J];系统工程与电子技术;1998年08期

9 王成;张剑戈;江旭峰;章鲁;;基于知识的三维核医学图像左心室心肌区的提取[J];中国生物医学工程学报;2007年01期

10 卫颖奇;彭进业;张汉宁;;个性化图像推荐及可视化研究[J];计算机工程;2011年02期

相关会议论文 前5条

1 张林怡;王运锋;王建国;;分维数在SAR图像海岸线检测中的应用研究[A];第十届全国信号处理学术年会（CCSP-2001）论文集[C];2001年

2 李吉成;鲁新平;杨卫平;张志龙;高颖慧;沈振康;;图像目标的自动识别和快速筛选技术[A];2006年全国光电技术学术交流会会议文集（D 光电信息处理技术专题）[C];2006年

3 佘二永;;SAR图像目标解译技术分析[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅰ[C];2011年

4 赵朝杰;朱虹;黎璐;董敏;袁承兴;;基于内容感知的图像非等比例缩放[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年

5 奚惠宁;;浅谈有关医学图像的专利申请如何判断是否是非授权客体[A];2013年中华全国专利代理人协会年会暨第四届知识产权论坛论文汇编第二部分[C];2013年

相关博士学位论文 前10条

1 钱智明;面向图像标注的张量表示与语义建模方法研究[D];国防科学技术大学;2015年

2 吴俊峰;基于视觉显著性的图像检索算法研究[D];大连海事大学;2017年

3 邓剑勋;多示例图像检索算法研究及在人脸识别中的应用[D];重庆大学;2012年

4 王亮申;图像特征提取及基于内容图像数据库检索理论和方法研究[D];大连理工大学;2002年

5 魏波;点时空约束图像目标跟踪理论与实时实现技术研究[D];电子科技大学;2000年

6 刘俊;基于钼靶图像的计算机辅助乳腺癌检测系统中关键技术研究[D];武汉科技大学;2012年

7 付华柱;图像协同关联性约束的研究与应用[D];天津大学;2013年

8 廖宜涛;基于图像与光谱信息的猪肉品质在线无损检测研究[D];浙江大学;2011年

9 陈海林;基于判别学习的图像目标分类研究[D];中国科学技术大学;2009年

10 王洪元;图像动态分析中的若干智能化方法研究[D];南京理工大学;2004年

相关硕士学位论文 前10条

1 徐衍鲁;基于改进的K-means和层次聚类方法的词袋模型研究[D];上海师范大学;2015年

2 甘洪涌;SAR图像自动目标识别算法研究[D];哈尔滨理工大学;2014年

3 张玉营;基于认知理论的高分辨率PolSAR图像目标解译算法研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

4 王帅;视频中扇贝图像的检测与定位研究[D];大连海洋大学;2015年

5 李伟;改进的主颜色提取方法及自适应权重图像检索算法研究[D];华中师范大学;2015年

6 李星云;码垛机器人视觉控制关键技术的研究[D];西南科技大学;2015年

7 梁，

本文编号：1593762