基于顏色與形狀特征的CBIR系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、自上世紀(jì)中旬開始，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，各種多媒體數(shù)據(jù)急劇增加。傳統(tǒng)的采用人工加注的基于文本的檢索方法由于其加注復(fù)雜性以及主觀性，已經(jīng)越來越不能滿足多媒體檢索的需求，因此便出現(xiàn)了基于內(nèi)容多媒體檢索(Content—BasedMultimedia Retrieval，CBMR)。 在CBMR中，進(jìn)行圖像檢索的技術(shù)就是基于內(nèi)容的圖像檢索(Content—BasedImage Retrieval，CBIR)，自從1992年CBIR被提出以后

2、，便成為研究的熱點(diǎn)。特別是近年來隨著人工智能，多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等的發(fā)展，CBIR的研究和應(yīng)用取得了很大的成就。目前CBIR技術(shù)應(yīng)用范圍廣泛，如數(shù)字圖書館，商標(biāo)檢索，以及基于Web的網(wǎng)絡(luò)圖像檢索等。 CBIR中主要有基于顏色，形狀，空間，紋理等特征的檢索方法，然而各種方法各有各的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，例如顏色是人眼主要的信息來源，是一種全局特征，但是由于顏色對圖像或者圖像區(qū)域的方向等變化不敏感，所以僅采用顏色作為檢索特征不能很好地達(dá)到理

3、想的效果，因此，顏色常常和其他特征進(jìn)行綜合檢索。在基于形狀的方法中，小波重要系數(shù)算法計算量小，且存儲空間小，但該算法對形狀的描述不具有平移，尺度，旋轉(zhuǎn)不變性等[1]。Hu不變矩的算法[2]則可以很好的解決平移，尺度，旋轉(zhuǎn)不變性等問題。本文對基于內(nèi)容圖像檢索技術(shù)進(jìn)行了深入的研究，采用了基于顏色與形狀的相關(guān)算法，并在此基礎(chǔ)上引入了分類的方法來增強(qiáng)檢索效果，設(shè)計實現(xiàn)了一個ImageSeeker系統(tǒng)。該系統(tǒng)中，用戶可以進(jìn)行分類檢索，同時具備有一