基于几何二阶矩和局部特征融合的图像检索

发布时间：2017-08-29 04:32

  本文关键词：基于几何二阶矩和局部特征融合的图像检索

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【摘要】：图像检索就是用户在庞大的图像库中检索、浏览想要的图像信息的过程。图像检索技术是图像处理的关键性技术之一,被广泛以用于地理信息系统,搜索引擎,知识产权保护,医疗临床诊断等领域。随着大数据时代的来临,数字图像等直观多媒体信息的数量呈现出了爆发式的增长。在充斥着大量图像信息的万维网中,想要检索到自己想要相关的图像及其信息不再变得那么简单;与此同时,智能终端的普及使得人们随时随地都能搜索浏览图像,图像检索的环境正在从静态向着动态的方向发展。图像检索技术面临着准确性以及稳定性的双重考验。本文通过分析国内外图像检索发展现状以及图像检索的关键性技术,提出了多特征融合的图像检索方法,通过实验证明了算法的可行性,本文完成的工作如下:1.提出了局部特征在复杂环境下进行图像检索的可行性想法并进行了验证。由于图像检索的环境开始变复杂,待检索图像出现多种变化,特征提取与描述将变得困难。用于图像配准的高精度局部特征描述可以很好的适应这种情况,对SIFT以及SURF特征分别进行了光照变化,图像模糊,视角变化的鲁棒性实验,证明了SURF特征应用于图像检索的可能性。2.提出了基于几何二阶矩与SURF特征融合的快速图像检索方法。利用几何二阶矩进行图像粗检索,缩小检索范围,再使用局部特征进行精准检索,在几乎不损失检索精度的情况下,加快了图像检索速度,并在商标检索中应用得到了预期的效果。使用该算法对语义相关图像检索进行了探究性实验,得到了较好结果,并分析了其中的优劣。
【关键词】：图像检索 SURF 几何二阶矩 鲁棒性
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符号对照表10-11
• 缩略语对照表11-14
• 第一章 绪论14-18
• 1.1 图像检索的研究背景与意义14-15
• 1.2 图像检索国内外研究现状与难题15-16
• 1.3 著名图像检索系统介绍16-17
• 1.4 论文的主要工作及内容安排17-18
• 第二章 图像检索的基础理论18-28
• 2.1 图像检索流程简介18-19
• 2.2 特征检测与描述19-23
• 2.2.1 颜色20-21
• 2.2.2 纹理21-22
• 2.2.3 形状22
• 2.2.4 局部特征22-23
• 2.3 相似性度量23-25
• 2.3.1 距离函数24-25
• 2.3.2 相似系数函数25
• 2.3.3 多特征相似度计算25
• 2.4 系统性能评价25-27
• 2.4.1 查全率和查准率26-27
• 2.4.2 PVR曲线27
• 2.4.3 用户评价27
• 2.5 本章小结27-28
• 第三章 局部特征的鲁棒性分析28-46
• 3.1 SIFT特征28-32
• 3.1.1 差分尺度空间构造29-30
• 3.1.2 关键点检测30
• 3.1.3 关键点描述30-31
• 3.1.4 特征匹配31-32
• 3.2 SURF特征32-35
• 3.2.1 构造尺度空间32-34
• 3.2.2 兴趣点描述34-35
• 3.3 局部特征鲁棒性实验及结果分析35-44
• 3.3.1 光照变化鲁棒性对比实验37-38
• 3.3.2 图像模糊鲁棒性对比实验38-39
• 3.3.3 图像压缩鲁棒性对比实验39-40
• 3.3.4 视角变化鲁棒性对比实验40-41
• 3.3.5 旋转变化鲁棒性对比实验41-42
• 3.3.6 尺度变化鲁棒性对比实验42-43
• 3.3.7 匹配时间实验43
• 3.3.8 实验结果分析43-44
• 3.4 本章小结44-46
• 第四章 基于几何二阶矩与SURF的快速图像检索46-66
• 4.1 无形变归一化46-48
• 4.2 几何不变矩算法研究与改进48-53
• 4.2.1 不变矩定义48-49
• 4.2.2 不变矩相似距离计算公式以及改进49-50
• 4.2.3 几何二阶矩与七不变矩的对比实验50-53
• 4.3 算法流程及介绍53-55
• 4.4 商标图像检索实验及实验结果分析55-60
• 4.5 语义相关图像检索实验及分析60-63
• 4.6 本章小结63-66
• 第五章 总结与展望66-68
• 5.1 本文工作总结66
• 5.2 未来展望66-68
• 参考文献68-71
• 致谢71-72
• 作者简介72-73

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 黄祥林,宋磊,沈兰荪;用于图像检索的连通直方图方法[J];电路与系统学报;2002年04期

2 ;A METHOD OF SHAPE ENCODING AND RETRIEVAL[J];Journal of Electronics(China);2002年03期

3 黄祥林,沈兰荪;基于内容的图像检索技术研究[J];电子学报;2002年07期

4 孙兴华;郭丽;王正群;杨静宇;;基于子图像多特征组合的商标图像检索[J];模式识别与人工智能;2002年01期

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本文编号：751340