基于傅里葉變換的區(qū)域形狀分析及其在CBIR中的應用.pdf

1、近年來隨著計算機技術和互聯(lián)網技術的發(fā)展，多媒體數(shù)字圖像的數(shù)量在飛速增長。由此產生了如何高效存儲、處理及在互聯(lián)網上傳輸圖像數(shù)據(jù)等諸多問題。同時，各種圖形應用領域和行業(yè)的發(fā)展也促使數(shù)字圖像處理技術不斷提高。這些領域和行業(yè)產生了巨大的社會效應和不容忽視的商業(yè)利益，同時它們對圖像視頻技術的依賴日益增強，要求更快速的處理方法，更優(yōu)越的處理效果和更節(jié)省的存儲空間。然而，由于缺少統(tǒng)一的索引和處理數(shù)字圖像的方法，面對不斷增長的龐大圖像數(shù)據(jù)庫，如何有效的

2、利用庫中的資源已成為一個世界性難題，因而出現(xiàn)了基于內容的圖像檢索技術（Content-BasedImageRetrieval，CBIR）。該技術較好的彌補了傳統(tǒng)檢索技術的缺點，成為多媒體數(shù)據(jù)庫和圖像索引領域不可缺少的部分，具有巨大的潛在應用價值，成為了多媒體數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研究領域的熱點之一。
　　 本文提出了一個新的含有相位信息的二維傅里葉形狀分析描述方法RPFD，該方法的特點是包含了傅里葉變換系數(shù)的相位信息。由于目前，幾個主要的區(qū)

3、域形狀描述方法，如Zernike矩和二維傅里葉變換，都是通過舍棄其變換系數(shù)的相位信息得到特征向量的旋轉不變性，導致?lián)p失了大量圖像信息。因此，使用RPFD方法提取的圖像特征向量與上述方法相比，包含了更多的圖像內容信息，使其在MPEG-7CE2B的部分圖像測試集和MPEG-7CE1B測試集上的效果都優(yōu)于MPEG-7標準定義的區(qū)域形狀描述方法Zernike矩。文中不僅給出了各個測試集上的測試結果，還進行了詳細地分析，獲得了對RPFD方法性能的