綜合多特征和相關(guān)反饋的ROI圖像檢索技術(shù)研究.pdf

1、計算機技術(shù)、多媒體技術(shù)及Imemet的迅速發(fā)展，使得基于內(nèi)容的圖像檢索成為多媒體領(lǐng)域最活躍的研究熱點之一。 本文首先介紹了基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)的背景及意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及熱點、以及典型CBIR系統(tǒng)；然后簡要介紹了基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的系統(tǒng)框架、各功能模塊及關(guān)鍵技術(shù)。 本文利用圖像處理、模式識別、計算機視覺與數(shù)據(jù)庫技術(shù)，針對CBIR所涉及的關(guān)鍵問題展開了研究，主要工作為： ·詳細分析了顏色、紋理、形狀

2、等底層特征提取方法及相似性匹配方法，并對單一底層視覺特征的提取和檢索進行了實驗分析。 ·結(jié)合當(dāng)前CBIR的一個研究熱點—感興趣區(qū)域(ROI)的檢索方法，提出融合ROI的多特征圖像檢索方法，該算法首先對樣例進行四叉樹分解，再由用戶選擇分解后的任意多個感興趣的子圖，提取子圖的特征以進行相似性匹配。并給出基于感興趣區(qū)域的顏色矩、共生矩陣和形狀不變矩的特征提取方法。 ·對相關(guān)反饋技術(shù)進行了深入研究，為進一步捕獲用戶意圖、提高檢索

3、性能，提出了融合ROI的區(qū)域權(quán)重調(diào)整相關(guān)反饋思想。 ·提出了綜合多特征和相關(guān)反饋的ROI圖像檢索的系統(tǒng)模型，提出ROI的多級CBIR模型和區(qū)域權(quán)重模型。設(shè)計了此系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)流程，并在介紹本系統(tǒng)的檢索過程時詳述多層次檢索及融合ROI的區(qū)域權(quán)重調(diào)整流程。 ·設(shè)計并實現(xiàn)了綜合多特征和相關(guān)反饋的ROI圖像檢索系統(tǒng)原型，將ROI和相關(guān)反饋引入圖像檢索系統(tǒng)，減小了底層特征和高層語義之間的語義鴻溝，有效地實現(xiàn)了人機交互，為不同算