彩色图像检索方及其在图像数据库中应用.pdf

彩色图像检索方法及其在图像数据库中的应用 摘 要 基于内容的图像检索方式 CBIR(Content-Based Image Retrieval)，就是根据给定的图像特征，从存储在数据库中的大量图 像中进行检索，找出与给定图像特征相似的图像来。基于内容的图像 检索主要涉及到四项关键技术：图像数据库技术，内容描述技术，特 征提取与匹配技术，快速检索技术。 本文的研究内容着重于特征提取与匹配技术和图像数据库技术 上，从形状特征，纹理特征和海量图像数据库技术三个方面进行研究， 理论与方法部分的创新和成果如下： (1) 形状特征：彩色图像分割的涵义是在图像区域边缘处，使特 征向量呈阶跃变化，区域内部变化平稳。本文在SC 空间采用改进了 的均值漂移（Mean Shift）算法和区域算法提取彩色图像边缘。该算 法具有如下创新：在HSV 空间，选取了SC（Spatial Color Feature Space ） 特征空间；改进了Mean shift 算法的权重分配算法和窗口尺寸选取 算法；解决了特征空间各向异性和可信度不同问题并具有自适应性； 接着将其与区域方法结合，很好地融合了空间信息和颜色信息，在此 基础上使用了hue 的七个不变矩，实现了欧式距离检索。 (2) 纹理特征：一种反映图像像素灰度级空间分布的属性。如果 物体内部的灰度级变化明显又不是简单的色调变化，那么该物体就有 纹理。本文采用的纹理特征提取方法采用基于最小二乘和区域分割技 术的聚类分析方法。该算法具有以下创新：通过最小二乘法拟合的系 数矢量是对单幅图像纹理表达的发展，很好的表达了多光谱图像的纹 理信息；缩放法针对较复杂纹理的不规则性，提出了对系数矢量进行 调整的方法；在区域分割的过程中，提出了将开区域转化为闭区域和 将闭区域规则化的方法。 (3) 图像数据库：针对复杂的Tif/Tif格式的遥感超大图像，本文 利用libtif 通过Firebird Engine 连接Delphi 和Interbase 设计并实现了基于缩 略图提取的数据库。本设计具有如下创新：缩略图与原图通过外键相 连；原图动态显示；模块化架构设计提高了可重用性以及可扩充性， 方便管理；改进了对程序图像的处理方式，使处理速度增加了二十几 倍。 本文综合彩色自然图像特征提取的常规方法，提出了新的提取彩 色自然图像纹理、形状特征的方法，并结合图像的特征矢量比较方法， 最后给出了MATLAB 仿真实现结果。 关键字：自适应Mean shift，纹理特征，形状特征，LIBTIF，快速 缩略图提取, DATABASE TECHNOLOGY OF COLOR IMAGES ABSTRACT Content-Based Image Retrieval (CBIR) is used to find out the target image from the image database according to the given image features. The image features can be extracted from the sample images provided or inputted by customers. CBIR mainly contains four key techniques, which are image database, content description, feature extraction and matching and fast searching. This thesis deals with the feature extraction and comparison of colorful natural images. It contains three aspects, which are shape feature extraction, texture feature extraction and design and realization of a remote sensing images database on Delphi. (1) Shape feature des