基于標(biāo)準(zhǔn)化局部特征組合的圖像檢索.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展和多媒體的廣泛應(yīng)用，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)已成為目前較活躍的研究方向之一，但大部分圖像檢索是基于傳統(tǒng)的全局特征。全局特征提取技術(shù)雖簡單通用且能夠獲得某種不變性，但當(dāng)圖像發(fā)生了局部遮擋、扭曲等仿射變換時效果相當(dāng)不理想，然而局部特征通過提取目標(biāo)局部區(qū)域的信息構(gòu)造特征量，可實現(xiàn)在復(fù)雜背景中識別目標(biāo)。由此，基于局部特征的圖像檢索也成為當(dāng)前圖像檢索領(lǐng)域的一個研究熱點。
　　 由于局部特征提取算法多種多樣，而各種特征

2、提取算法之間的差異較大，難以使用同一檢索方法，因此，如何結(jié)合多種局部特征成為一個亟待解決的問題，為此，論文建立了局部特征參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化機制。在分析和研究現(xiàn)有多種局部特征的基礎(chǔ)上，選取了兩種原理不同但具有互補性的局部特征MSER和Hessian-Affine作為底層特征。由于局部特征MSER和Hessian-Affine仿射不變區(qū)域規(guī)整為橢圓區(qū)域原理不同，為統(tǒng)一形式首先建立標(biāo)準(zhǔn)橢圓方程，然后根據(jù)圖像特征區(qū)域的特征值與特征向量計算出標(biāo)準(zhǔn)橢圓的長

3、短軸和旋轉(zhuǎn)矩陣且含有尺度信息，實現(xiàn)了MSER和Hessian-Affine兩種不同局部特征區(qū)域都規(guī)整為標(biāo)準(zhǔn)橢圓區(qū)域，并采用統(tǒng)一的參數(shù)形式描述。
　　 該文在局部特征標(biāo)準(zhǔn)化機制基礎(chǔ)上構(gòu)建了局部特征MSER和Hessian-Affine結(jié)合的圖像檢索。為了避免根據(jù)不同特征建立圖像檢索系統(tǒng)的繁瑣，論文首先在同一系統(tǒng)中實現(xiàn)了基于局部特征組合查詢的圖像檢索。此檢索系統(tǒng)可有針對性地根據(jù)待檢圖像類別采取合適的檢索方法：在基于全圖和基于目標(biāo)(特

4、別是角點豐富的幾何圖像)的圖像檢索時，Hessian-Affine算法檢索準(zhǔn)確率較高；對目標(biāo)含有文字信息的圖像，MSER算法的基于目標(biāo)(加入空間關(guān)系)的圖像檢索準(zhǔn)確率較高；而針對圖像內(nèi)容復(fù)雜(特別是結(jié)構(gòu)和角點信息參半)的圖像采用MHFS的圖像檢索方法以獲得較為滿意的檢索效果。這種檢索方案與基于單一特征的圖像檢索相比準(zhǔn)確率提高了11.8％。其次，為改善局部特征結(jié)合的圖像檢索精度，論文從相似性度量角度出發(fā)實現(xiàn)了基于局部特征MSER和Hess