基于内容的图片垂直搜索引擎设计与实现
发布时间：2021-04-01 23:22
传统的图像检索系统是基于文本匹配的。系统将检索关键字与图片上下文描述作匹配,向用户返回相应的查询结果。然而,这种检索方式具有很大的局限性,因为文本描述往往不能准确地表现出图像的内容特性。基于内容的图像检索技术弥补了文本检索方式的不足。它面向图像的内容,通过对图像的颜色、形状、纹理等信息进行分析,建立相应的图像索引以供查询。目前存在的系统多采用单一特征,如颜色或纹理特征进行图像检索,效率较低。本文对结合了颜色和纹理特性的CEDD （Color and Edge Directivity Descriptor）特征进行了深入的研究,并针对CEDD提出了一种基于二元哈尔小波变换的改进方案。在上述研究的基础上,本文设计实现了一个完整的搜索引擎系统,该系统具有轻量级,跨平台和可扩展的特点。系统实现了图像网络爬虫的功能,并对索引模块和检索模块以及用户交互模块给出了具体的实现。此外,本文还集成了颜色特征ColorLayout和纹理特征Tamura索引模块,以实现与CEDD特征的检索效果比较。为了验证特征的检索效率,本文精选了Corel图像集中部分图像作为系统测试集,结合相应的测试方法和评价标准,给出了...
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于内容图像检索系统工作流程
直方图特征维度过高，不能反映图像的颜色空间分布规律等。不同的图像可能具有完全相同的颜色直方图。图2-3展示了此类情况。H H H S图2-3颜色直方图相同，视觉特征完全不同的图像(2)颜色矩经研究发现，图像距可以表示图像的颜色分布。在此基础上，Strieker和Orengo于90年代中期提出了另一种简捷高效的颜色特征提取方式：颜色矩。 ’图像的颜色信息主要存在于低阶距中，因此其颜色分布只需使用颜色直方图特征中的一阶距、二阶中心距和三阶中心距就可完整地表达出来。对于RGB色彩空间来说，仅需九个分量就足以表达图像中大部分的颜色信息（R、G、B每个通道上各三个低阶距）。这三个低阶距的数学表达式如下1 ?n ,/=1(1 ? 、士C"/ = ~ l-hf (2-6)V n ./=1 )S,:—- ",)3V n ./=1 y在上述表达式中，/?.表示第/颜色通道分量上，灰度为7?的像素出现的概率，n表示灰度级数。经实验表明
系数作为该图像的颜色布局描述，生成颜色布局描述符。颜色布局描述的生成过程如图2-4所示。图2-4颜色布局描述符提取流程MPEG-7中的纹理特征描述符包括通知纹理描述符（Homogeneous TextureDescriptor)、纹理浏览描述符（Texture Browsing Descriptor)和边缘直方图描述符（Edge Histogram Descriptor)三种。由于下一章中CEDD特征提取中用到/边缘直方图作为滤波器，下面详细介绍一下边缘直方图。边缘直方图将图像划分成16个相互独立的矩形区域,对每个图像区域分别划分水平、垂直、45、135°四个方向和一个无方向性边缘五类信息，如图2-5所示。边缘直方图非常适合应用于图像感知性领域。它可以利用相似性语义进行 _图像检索，例如可用样本和草图实现图像到图像的匹配由于边缘直方图十分适用于边缘分布种类多样的图像检索工作，下一章要介绍的CEDD特征选择使用边缘直方图来提取纹理特征。2.6本章小结18
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Lucene的文献资料全文检索系统的设计与实现[J]. 胡宏伟,虞萍,周南,乔军. 重庆理工大学学报(自然科学). 2014(11)
[2]基于底层纹理特征的图像检索[J]. 宋卫华. 长春工业大学学报(自然科学版). 2014(02)
[3]基于内容的图像检索系统比较和分析[J]. 冯运生. 情报探索. 2014(04)
[4]基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法[J]. 沈新宁,王小龙,杜建洪. 计算机工程. 2014(02)
[5]基于内容的图像检索技术探索[J]. 王伟光,解成俊. 产业与科技论坛. 2014(01)
[6]大规模互联网图像检索与模式挖掘[J]. 张磊. 中国科学:信息科学. 2013(12)
[7]基于内容的图像检索技术的专利技术综述[J]. 王莹,罗坤,姜磊,欧晓丹. 电视技术. 2013(S2)
[8]图像语义检索研究热点与前沿的可视化分析[J]. 朱光,黄毅. 情报科学. 2013(03)
[9]基于内容的图像检索技术综述[J]. 魏峰,王延涛. 产业与科技论坛. 2013(04)
[10]基于文本和内容检索的美术作品查询系统[J]. 刘爽,史萍. 中国传媒大学学报(自然科学版). 2012(03)
博士论文
[1]基于内容的图像检索中特征表示与检索策略研究[D]. 侯刚.吉林大学 2014
[2]基于Web的空间数据爬取与度量研究[D]. 王明军.武汉大学 2013
[3]智能手机移动互联网应用的界面设计研究[D]. 杨焕.武汉理工大学 2013
[4]面向图像的垂直搜索引擎关键技术研究[D]. 汲业.大连海事大学 2013
[5]基于内容的图像检索关键技术研究[D]. 安志勇.西安电子科技大学 2008
硕士论文
[1]分布式书籍网络爬虫系统的设计与实现[D]. 赵鹏程.西南交通大学 2014
[2]基于稀疏表示理论的社群图像标签排序算法的研究与实现[D]. 王彩霞.北京交通大学 2014
[3]基于Nutch和Solr的企业级搜索引擎的研究与实现[D]. 马会.西安电子科技大学 2014
[4]基于hadoop的分布式网络爬虫研究与实现[D]. 万涛.西安电子科技大学 2014
[5]基于移动Agent和最优搜索的分布式信息检索系统研究[D]. 刘明.电子科技大学 2013
[6]基于文本和内容的图像搜索引擎的设计与实现[D]. 张志和.电子科技大学 2013
[7]基于Android的数码产品垂直搜索引擎研究与实现[D]. 黄希欣.昆明理工大学 2013
[8]Android手机上图像分类技术的研究[D]. 李东阳.北京邮电大学 2013
[9]基于内容图像搜索引擎关键技术研究[D]. 马子龙.西安科技大学 2010
[10]基于纹理特征的图像检索方法研究[D]. 张松林.重庆大学 2010
本文编号：3114146
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于内容图像检索系统工作流程
直方图特征维度过高，不能反映图像的颜色空间分布规律等。不同的图像可能具有完全相同的颜色直方图。图2-3展示了此类情况。H H H S图2-3颜色直方图相同，视觉特征完全不同的图像(2)颜色矩经研究发现，图像距可以表示图像的颜色分布。在此基础上，Strieker和Orengo于90年代中期提出了另一种简捷高效的颜色特征提取方式：颜色矩。 ’图像的颜色信息主要存在于低阶距中，因此其颜色分布只需使用颜色直方图特征中的一阶距、二阶中心距和三阶中心距就可完整地表达出来。对于RGB色彩空间来说，仅需九个分量就足以表达图像中大部分的颜色信息（R、G、B每个通道上各三个低阶距）。这三个低阶距的数学表达式如下1 ?n ,/=1(1 ? 、士C"/ = ~ l-hf (2-6)V n ./=1 )S,:—- ",)3V n ./=1 y在上述表达式中，/?.表示第/颜色通道分量上，灰度为7?的像素出现的概率，n表示灰度级数。经实验表明
系数作为该图像的颜色布局描述，生成颜色布局描述符。颜色布局描述的生成过程如图2-4所示。图2-4颜色布局描述符提取流程MPEG-7中的纹理特征描述符包括通知纹理描述符（Homogeneous TextureDescriptor)、纹理浏览描述符（Texture Browsing Descriptor)和边缘直方图描述符（Edge Histogram Descriptor)三种。由于下一章中CEDD特征提取中用到/边缘直方图作为滤波器，下面详细介绍一下边缘直方图。边缘直方图将图像划分成16个相互独立的矩形区域,对每个图像区域分别划分水平、垂直、45、135°四个方向和一个无方向性边缘五类信息，如图2-5所示。边缘直方图非常适合应用于图像感知性领域。它可以利用相似性语义进行 _图像检索，例如可用样本和草图实现图像到图像的匹配由于边缘直方图十分适用于边缘分布种类多样的图像检索工作，下一章要介绍的CEDD特征选择使用边缘直方图来提取纹理特征。2.6本章小结18
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Lucene的文献资料全文检索系统的设计与实现[J]. 胡宏伟,虞萍,周南,乔军. 重庆理工大学学报(自然科学). 2014(11)
[2]基于底层纹理特征的图像检索[J]. 宋卫华. 长春工业大学学报(自然科学版). 2014(02)
[3]基于内容的图像检索系统比较和分析[J]. 冯运生. 情报探索. 2014(04)
[4]基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法[J]. 沈新宁,王小龙,杜建洪. 计算机工程. 2014(02)
[5]基于内容的图像检索技术探索[J]. 王伟光,解成俊. 产业与科技论坛. 2014(01)
[6]大规模互联网图像检索与模式挖掘[J]. 张磊. 中国科学:信息科学. 2013(12)
[7]基于内容的图像检索技术的专利技术综述[J]. 王莹,罗坤,姜磊,欧晓丹. 电视技术. 2013(S2)
[8]图像语义检索研究热点与前沿的可视化分析[J]. 朱光,黄毅. 情报科学. 2013(03)
[9]基于内容的图像检索技术综述[J]. 魏峰,王延涛. 产业与科技论坛. 2013(04)
[10]基于文本和内容检索的美术作品查询系统[J]. 刘爽,史萍. 中国传媒大学学报(自然科学版). 2012(03)
博士论文
[1]基于内容的图像检索中特征表示与检索策略研究[D]. 侯刚.吉林大学 2014
[2]基于Web的空间数据爬取与度量研究[D]. 王明军.武汉大学 2013
[3]智能手机移动互联网应用的界面设计研究[D]. 杨焕.武汉理工大学 2013
[4]面向图像的垂直搜索引擎关键技术研究[D]. 汲业.大连海事大学 2013
[5]基于内容的图像检索关键技术研究[D]. 安志勇.西安电子科技大学 2008
硕士论文
[1]分布式书籍网络爬虫系统的设计与实现[D]. 赵鹏程.西南交通大学 2014
[2]基于稀疏表示理论的社群图像标签排序算法的研究与实现[D]. 王彩霞.北京交通大学 2014
[3]基于Nutch和Solr的企业级搜索引擎的研究与实现[D]. 马会.西安电子科技大学 2014
[4]基于hadoop的分布式网络爬虫研究与实现[D]. 万涛.西安电子科技大学 2014
[5]基于移动Agent和最优搜索的分布式信息检索系统研究[D]. 刘明.电子科技大学 2013
[6]基于文本和内容的图像搜索引擎的设计与实现[D]. 张志和.电子科技大学 2013
[7]基于Android的数码产品垂直搜索引擎研究与实现[D]. 黄希欣.昆明理工大学 2013
[8]Android手机上图像分类技术的研究[D]. 李东阳.北京邮电大学 2013
[9]基于内容图像搜索引擎关键技术研究[D]. 马子龙.西安科技大学 2010
[10]基于纹理特征的图像检索方法研究[D]. 张松林.重庆大学 2010
本文编号：3114146
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