圖像檢索中索引存儲與檢索方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、圖像檢索的主要技術(shù)包括：圖像特征的提取，圖像特征的索引及檢索?；陬伾狈綀D的圖像檢索可以快速地提取出圖像索引，但顏色直方圖僅僅表示圖像中各種顏色的統(tǒng)計分布，而沒有包含任何顏色的空間布局信息，由于顏色的空間布局明顯不同，圖像可以具有相似的顏色直方圖，因此基于顏色直方圖的圖像檢索區(qū)分度比較差，容易把很多實際內(nèi)容相差很大而顏色直方圖相似的圖像都檢索出來，給檢索者帶來選擇的麻煩。而基于顏色與空間特征結(jié)合的圖像檢索可以克服顏色直方圖的區(qū)分度比較

2、差的缺點。但在一般的顏色與空間特征結(jié)合的圖像檢索方法中，其特征索引的提取都比較費時。國際標準MPEG-7中建議了一種顏色布局描述符，它表達了顏色的空間分布信息，該顏色布局描述既可以描述顏色的空間分布，又可以快速地提取出特征參數(shù)作為圖像索引。 在基于內(nèi)容的多媒體檢索過程中，圖像特征通常用高維向量來表示。根據(jù)高維特征向量的空間分布特點，將樹形高維索引結(jié)構(gòu)同聚類技術(shù)相結(jié)合，可以大大提高檢索的效率。系統(tǒng)中用度量聚類樹作為索引結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了

3、基于度量聚類樹的范圍查詢和近鄰查詢算法，這兩種算法充分利用了樹節(jié)點中存儲的距離表信息對檢索過程中的檢索路徑進行判斷與裁剪，大大減少了檢索過程中高維向量間的距離計算次數(shù)，提高了算法的執(zhí)行效率。此外，用表與表之間一對多的關(guān)系模型對度量聚類樹進行了存儲，避免了系統(tǒng)重復建立索引樹的額外開銷，方便了對索引的維護。 最后，把索引的存儲技術(shù)以及基于度量聚類樹的檢索技術(shù)應用到了基于顏色布局特征的圖像檢索系統(tǒng)中。實驗證明，索引的存儲提高了系統(tǒng)的運