發(fā)布時間：2019-11-24 11:50

【摘要】：從海量數(shù)字圖像資源中準確的搜索到特定圖像是多年來圖像處理研究領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點。傳統(tǒng)基于文本的圖像檢索技術(shù)(TBIR)由于成本昂貴、費時且主觀性太強等因素,導(dǎo)致在龐大的數(shù)據(jù)庫中難以有效的達到檢索目的。相比而言,基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)(CBIR)面對多元化且較為復(fù)雜的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)庫顯得十分有效。CBIR使用底層圖像特征自動提取圖像內(nèi)容,避免了基于文本檢索技術(shù)的弊端,從而能夠高效的完成整個圖像檢索過程。底層圖像特征包括圖像的顏色特征、紋理特征以及形狀特征等。其中,圖像的紋理特征是較為重要且突出的視覺特征。傳統(tǒng)的基于紋理特征圖像檢索算法在閾值的選擇上具有局限性,選擇灰度圖像損失了圖像部分信息,無法提供高檢索精度的檢索結(jié)果。為了提高檢索性能,尋求更有效的紋理特征來描述圖像信息顯得尤為重要。針對上述問題,本文提出一種基于局部鄰域旋轉(zhuǎn)直角模式的圖像檢索方法。首先,在保留原始彩色圖像的顏色信息基礎(chǔ)上,通過RGB顏色空間分離圖像的R、G、B單道色分量,分別對三個分量進行二維離散小波變換,取各分量的低頻子帶。其次,基于VLBP模式針對各顏色分量低頻子帶構(gòu)建局部模式,在選擇恰當?shù)淖赃m應(yīng)閾值基礎(chǔ)上,使用局部鄰域旋轉(zhuǎn)直角模式針對所構(gòu)建的局部模式計算局部鄰域旋轉(zhuǎn)直角模式值,通過直方圖的形式表征特征向量,并基于旋轉(zhuǎn)不變均勻LBP模式對特征向量進行降維處理。最后,將單幅圖像的特征向量與圖像數(shù)據(jù)庫中圖像特征向量進行特征相似度度量,使用平均查準率(ARP)以及平均查全率(ARR)對圖像檢索結(jié)果進行評價。實驗結(jié)果表明,該算法較傳統(tǒng)算法平均查準率以及平均查全率較高,檢索效果較為突出。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱商業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2565423