基于分形編碼的圖像檢索技術研究與實現(xiàn).pdf

1、“大數(shù)據(jù)”時代已經來臨，人類面對的困難不再是缺少信息，而是如何成功駕馭這個龐大的信息資源。因此，高效智能的檢索系統(tǒng)成為了當前研究的熱點。
　　隨著數(shù)碼設備進入人們的視線，人們也越來越方便地接觸到圖像信息，圖像資源滲入了各行各業(yè)，并成為各個組織中最重要的資產。然而，當前圖像檢索系統(tǒng)并不能滿足人們快速高效檢索圖像信息的需要。因此，論文以此為研究背景，著眼于當前圖像檢索技術中存在的問題，分別針對基于分形編碼的特征提取算法以及基于分形編碼

2、的圖像檢索算法開展相關研究，以獲得檢索性能的改進，并予以驗證。本論文就是主要以此為主要研究內容，本文主要工作如下：
　　1.對當前圖像檢索系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀進行了充分的調研，研究了基于內容的圖像檢索系統(tǒng)的關鍵技術，其中重點對基于分形編碼的特征提取算法和圖像檢索算法的原理、影響性能的關鍵因素及存在問題進行了深入的分析。
　　2.針對當前基于分形編碼的圖像特征提取算法進行研究分析，發(fā)現(xiàn)主要問題在于分形編碼算法提取的圖像特征不能夠完全

3、替代原圖像，這里的圖像特征是指圖像的分形編碼文件。而判斷分形編碼文件能否替代原圖像的依據(jù)是分形編碼文件迭代生成的重建圖與原圖像的失真率。鑒于上述研究分析，提出了一種降低重建圖像失真率的分形編碼算法，即結合Fisher塊分類及相關系數(shù)的分形編碼算法。最后仿真實驗結果驗證了該算法確實降低了重建圖像的失真率。
　　3.針對當前的基于分形的圖像檢索系統(tǒng)中，所有圖像在入庫時需要經過分形編碼算法得到分形編碼文件，這樣導致檢索系統(tǒng)無法在線實時檢

4、索的問題，缺少靈活性。本文提出了一種基于圖像二維熵及分形塊的圖像檢索算法，該算法無需圖像以分形編碼文件的形式存儲于數(shù)據(jù)庫中，只需對數(shù)據(jù)庫中的圖像進行篩選后進行簡單分割就可進行圖像檢索，并進行了實際檢索系統(tǒng)的驗證，實驗結果表明該算法很好地完成了在線實時檢索的功能。
　　4.針對上述第3點中提出的新型的圖像檢索算法，基于MFC+開源圖形庫CxImage設計并實現(xiàn)了一種新型的圖像檢索系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅可以較好地實現(xiàn)圖像檢索功能，并且可用于