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《圖像顯著區(qū)域提取及其在圖像檢索中應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、上海交通大學(xué)碩士論文摘要圖像顯著區(qū)域提取及其在圖像檢索中的應(yīng)用摘要隨著信息技術(shù)的發(fā)展，圖像成為一種主要的信息載體。越來越多的圖像數(shù)據(jù)給人工處理和瀏覽造成了不便。在圖像分析與理解中，顯著區(qū)域通常僅是圖像中的一小部分。所謂顯著區(qū)域，也可以理解為圖像中的主要目標(biāo)，是人的視覺能夠在很短的時(shí)間內(nèi)將注意力集中到圖像中某個(gè)能激發(fā)人們興趣的區(qū)域。本文通過對(duì)圖像中亮度、色彩、和方向信息的綜合分析，以模擬人類的視覺原理來提取圖像中的顯著區(qū)域。圖像檢索技術(shù)是在海量圖像數(shù)據(jù)庫中查找用戶所需要的圖像或者滿足用戶需求的圖像，目前很多圖像檢索工具都是建立在與圖像相關(guān)的文字信息的基礎(chǔ)上，需要大量人為標(biāo)注，而基于內(nèi)
2、容的圖像檢索技術(shù)從圖像內(nèi)容本身進(jìn)行分析，根據(jù)圖像特征找出相關(guān)圖像，是一種適合于大量圖像數(shù)據(jù)的檢索手段。圖像檢索中，由于圖像背景通常占據(jù)圖像的較大部分，在提取圖像特征的過程中，對(duì)圖像中主要目標(biāo)的特征造成了一定影響。本文在提取圖像顯著區(qū)域之后再進(jìn)行圖像檢索，從圖像的顯著區(qū)域入手，該方法更加有利于基于內(nèi)容的圖像檢索。本文以視覺注意的計(jì)算模型為出發(fā)點(diǎn)，闡述顯著區(qū)域的提取和圖像檢索技術(shù)，主要研究成果如下：-I-上海交通大學(xué)碩士論文摘要(1)顯著區(qū)域的提?。涸撍惴ɑ谌祟愐曈X原理，將圖像分解為亮度、顏色和方向三個(gè)特征，對(duì)每一特征建立多分辨率高斯金字塔，獲得相應(yīng)的圖像序列，再利用中央-周邊(Ce
3、nter-Surround)算子，分別計(jì)算其顯著映射圖，最后，使用動(dòng)態(tài)權(quán)值的方法將各顯著圖結(jié)合起來，得到綜合顯著圖，對(duì)顯著圖閾值化，將顯著圖中的點(diǎn)分為顯著點(diǎn)和非顯著點(diǎn)，對(duì)顯著點(diǎn)構(gòu)成的區(qū)域進(jìn)行圖像的開運(yùn)算和閉運(yùn)算去掉噪聲點(diǎn)，得到的區(qū)域即為圖像的顯著區(qū)域。對(duì)視覺中注意機(jī)制、多尺度分析進(jìn)行了論述，并對(duì)相應(yīng)的算法進(jìn)行了比較分析。(2)基于內(nèi)容的圖像檢索：討論了基于內(nèi)容的圖像檢索的特征提取與相似性度量的方法。先將彩色圖像轉(zhuǎn)換到HSV空間，提取圖像的顏色特征；使用sobel算子獲得圖像的邊緣信息，計(jì)算圖像的邊緣方向變化直方圖，提取圖像的形狀特征；利用Gabor濾波器提取圖像的紋理特征；用直方圖
4、相交法對(duì)圖像進(jìn)行相似性度量，按照計(jì)算獲得的圖像相似度，排序檢索結(jié)果。(3)將圖像顯著區(qū)域提取用于圖像檢索，直接從圖像的主題內(nèi)容入手，以獲得更好的檢索結(jié)果。對(duì)比了基于提取顯著區(qū)域的檢索和直接檢索的差異，提取顯著區(qū)域有利于提高檢索的查準(zhǔn)率。對(duì)算法中存在的問題進(jìn)行了討論和分析。-II-上海交通大學(xué)碩士論文摘要關(guān)鍵詞顯著區(qū)域，圖像特征，視覺注意，金字塔結(jié)構(gòu)，圖像檢索，Gabor濾波-III-上海交通大學(xué)碩士論文ABSTRACTEXTRACTIONOFSALIENTREGIONINIMAGEANDAPPLICATIONINCONTENTBASEDIMAGERETRIEVALABSTRACTW
5、iththedevelopmentofinformationtechnology,imagesbecomeamajorcarrierofinformation.Butmoreandmoreimagedatacauseinconvenienceinmanualprocessingandbrowsing.Inimageanalysisandunderstanding,thesalientregionisusuallyonlyasmallpartofanimage.Herethesalientregioncanberegardedasthemainobjectinanimage,whic
6、histheinterestingregionthathumanvisioncanquicklyfocuson.Inthethesis,basedonacomprehensiveanalysisonthegray-scaleinformation,colorinformation,andorientationinformationofanimage,weproposeanapproachtosimulatetheprinciplesofhumanvisiontoextractthesalientregioninanimage.Theimageretrievaltechniquere
7、ferstofindinginterestingordesiredimagesinVLIDBMS(VeryLargeImageDatabaseManagementSystem).Currently,manyimageretrievaltoolsarebasedontextualinformationrelatedtoimagesandrequirealargeamountofhumanlabeling.CBIR(Content-basedimageretrieval)
