西夏黑水城唐卡图像检索系统研究与实现

发布时间：2020-05-11 15:23

【摘要】：近年来,西夏学研究资料不断丰富,研究领域逐渐宽泛。西夏黑水城出土的唐卡作为西夏文化遗产的重要组成部分,具有重要的研究价值。同时,数字化技术和计算机视觉的发展为唐卡图像保护与检索提供了技术支持。将先进技术应用于西夏黑水城唐卡图像检索系统开发,将有利于我国珍贵的藏传佛教历史文化遗产的数字化永续保护以及传统优秀文化的传承和发扬。本文以黑水城唐卡图像为主要研究对象,将唐卡图像库中的图像按主尊人物分为佛像、菩萨、供养人、祖师四类,主要完成了图像检索算法研究和图像检索系统设计实现,为民族学、西夏学学者们提供较为精准全面的检索功能。根据唐卡图像的特点,本研究分别应用基于VGG-16模型和基于RCF边缘检测模型的特征提取方法提取唐卡图像特征,并对比两种方法得出的检索结果。具体步骤为,首先,将图像输入在标准数据集上训练好的VGG-16图像分类模型中,以模型全连接层的输出,作为图像的特征向量;然后,将图像输入RCF边缘检测模型,输出图像边缘,并提取边缘图像的HOG特征,作为图像的特征向量;接着应用PCA降维技术分别降低两种特征向量维度;最后,应用欧几里得距离度量检索图像和图像库中图像降维后的特征向量间的相似性,并排序,返回相似度较高的图像。通过实验结果对比分析,得出基于卷积神经网络的特征提取方法与基于RCF边缘检测的特征提取方法相比具有更高的查准率、查全率、平均检索准确率和检索效率,一定程度上解决了“语义鸿沟”的问题。最后,结合多种算法并进行改良和优化,完成了黑水城唐卡数字化检索研究平台的构建,该系统主要包括以下四大功能模块:用户应用模块、图像检索模块、管理员模块、图像数据管理模块。用户应用模块主要包括用户上传图像、用户输入关键字查找图像、经典图像展示;图像检索模块主要包括图像特征提取、特征降维、相似性度量和检索结果显示等;管理员模块主要包括管理员的注册、登录、下线;图像数据管理模块主要包括添加、删除、查询和查看图像库中的图像和对用户上传的图像筛选存储、删除。本文的主要工作和贡献如下:(1)应用训练好的VGG-16模型提取唐卡图像的深层特征,实现更加丰富的图像表征,更加适合唐卡图像纹理信息复杂的特点,检索的准确率更高。(2)应用RCF边缘检测模型得出的边缘图像更加清晰完整,更符合人类的视觉认知,从而HOG算法能提取出更有效的图像轮廓信息。(3)系统以windows为开发平台,以SSH为开发框架、以Java和Python为开发语言,以开源的Mysql语言构建关系型数据库。开发了黑水城唐卡图像检索系统。
【图文】：

结构图,图像检索,结构图

１．３主要研究内容和论文结构安排逡逑１．３．１主要研究内容逡逑本文根据主尊人物不同将图像分为佛像、供养人、菩萨、祖师四类。图像检索流程如图１－１逡逑所示，图像检索的核心问题是特征提取和特征降维。特征表达能力影响检索准确率，特征向量逡逑降维效果影响检索效率和准确率。所以本文针对特征提取和特征向量降维方法做了相关研宄，逡逑对基于ＶＧＧ１６和基于图像边缘的两种特征提取方法进行了实验对比。主要工作如下：逡逑（１）

图像特征,纹理,图像,唐卡

－图像检索过程中，图像特征具有重要的意义，根据特征表达内容的不同，，图像特征分为传逡逑统特征和深度特征。传统特征一般指图像的颜色、纹理、形状等特征，这些特征是图像的底层逡逑视觉特征且多是全局特征，并不适用于当今越来越复杂多样的图像，更不能适用于颜色、纹理、逡逑背景复杂的唐卡图像。逡逑随之，出现了很多获得更深层次特征的方法，如ＨＯＧ１１８１邋（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ邋ｏｆＯｒｉｅｎｔｅｄ邋Ｇｒａｄｉｅｎｔ，逡逑）、ＬＢＰｌ｜９１（Ｌｏｃａｌ邋ＢｉｎａｒＰａｔｔｅｒｎ，二）、ＳＩＦＴ｜２0】（Ｓｃａｌｅ－ｉｎｖａｒｉａｎｔ逡逑
【学位授予单位】：宁夏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：J219;TP391.41

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