基于颜色和形状特征的图像检索技术研究-计算机应用技术专业论文.docx

万方数据 万方数据 河 南 理 工 大 学 学 位 论 文 原 创 性 声 明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是我个人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含任何其他 个人或集体已经公开发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做 的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。 本人愿意承担因本学位论文引发的一切相关责任。 学 位 论 文 作 者 签 名 : 年 月 日 河 南 理 工 大 学 学 位 论 文 版 权 使 用 授 权 书 本学位论文作者及导师完全了解河南理工大学有关保留、使用论文的规定， 即：学校有权保留和向有关部门、机构或单位送交论文的复印件和电子版，允许 论文被查阅和借阅，允许将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索和传播，允许采用任何方式公布论文内容，并可以采用影印、缩印、扫描或其 他手段保存、汇编、出版本学位论文。 保密的学位论文在 解密后适用本授权 书。 学位论文作者签名 ： 指导教师签名： 年 月 日 年 月 日 万方数据 万方数据 致 谢 本文是在我的导师王卫星教授的全程指导下完成的。在我论文的选题、调研、 开题及撰写过程中，他始终严格要求并及时地给我指导和批评指正，王老师学识 渊博，治学严谨，思维敏捷，热情宽厚，在读研期间，不论在学术、工作上，还 是在思想作风上，都使我受益匪浅。在生活中，老师也给予了我很大的关照和帮 助。值此论文完成之际，我由衷地向老师表示最诚挚的感谢和深深的敬意！ 在论文的撰写过程中，计算机学院的领导和老师也给予我很多关心和帮助， 尤其是计算机学院的芦碧波老师、孙君顶老师和赵珊老师给我提出了许多宝贵的 建议，在此表示衷心的感谢！感谢朱红磊、郭启强、杨静、崔晓荣等同学在学习 和生活中给我的帮助。 最后，对一直关心、鼓励和帮助我的家人、朋友表示最诚挚的感谢！向审阅本 论文的各位专家表示谢意！ 万方数据 万方数据 万方数据 万方数据 摘 要 本文针对基于内容的图像检索的主要方法进行了研究。首先简要介绍了基于 内容图像检索的研究背景、国内外研究现状以及目前存在的一些主要问题。然后 介绍了基于内容图像检索的关键技术。. 在颜色空间的选取与量化上，通过比较不同的颜色空间和特征，本文采用将 RGB 颜色空间转换为 HSV 颜色空间，然后对 HSV 颜色空间进行合理的量化，提 取颜色直方图作为特征进行检索。针对传统颜色直方图不包含图像的空间位置信 息以及传统分块没有考虑到分块之间的联系问题，本文采用了一种改进的颜色特 征提取方法，在改进的分块方法中，利用矩形重叠式分块策略对图像进行分块， 该分块策略是根据人眼关注的区域集中在图像中间区域的特点，通过提取每个分 块的主色作为分块的颜色特征，从而极大的减少了在颜色特征提取以及匹配过程 中的计算复杂度。 在形状特征的提取和匹配中，通过研究和分析不变矩和傅里叶描述子在形状 检索中的应用，根据它们的不变性特征，采用一种两者结合的方法，其基本思想 是：首先利用基于区域的不变矩特征筛选外观相异的图像，然后根据图像的相似 性确定筛选后的图像，再根据所计算的傅里叶描述子得到最终相似的图像，并对 图形序列重新进行排序，从而可以大大提高图像检索效率。 考虑到单纯特征对图像信息表达能力的不足，本文综合利用上述两个特征共 同进行检索，我们对颜色和形状特征进行线性加权求和，得到两幅图像的相似度， 加权值之间的比例大小，代表了颜色特征和形状特征在图像相似性检索中的重要 程度。实验结果表明，综合特征检索要比单独使用某一特征检索效果更好。 关键词：图像检索；颜色特征；形状特征；颜色空间 I II Abstract The main techniques of CBIR are discussed. First, the related researches on CBIR are introduced. Then, the key technique in CBIR is introduced. During the study of color space selection and quantification, we choose HSV color space by comparing of different color space and features, and then we quantify the HSV color model reasonably, extract color histogram as the feature to retrieve. The traditional color histogram does not contain the spatial loc