多特征融合圖像檢索方法及其應(yīng)用研究

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1、工學(xué)博士學(xué)位論文多特征融合圖像檢索方法及其應(yīng)用研究劉爽哈爾濱理工大學(xué)2016年6月國內(nèi)圖書分類號：TP391工學(xué)博士學(xué)位論文多特征融合圖像檢索方法及其應(yīng)用研究博士研究生：劉爽導(dǎo)師：于曉洋申請學(xué)位級別：工學(xué)博士學(xué)科、專業(yè)：測試計量技術(shù)及儀器所在單位：測控技術(shù)與通信工程學(xué)院答辯日期：2016年6月授予學(xué)位單位：哈爾濱理工大學(xué)ClassifiedIndex:TP391DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONIMAGERETRIEVALMETHODBASEDONMULTIFEATURESFUSIONANDITSAPPLI

2、CATIONCandidate：LiuShuangSupervisor：YuXiaoyangAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringTestandMetrologyTechnologySpecialty：andInstrumentDateofOralExamination：Jun,2016HarbinUniversityofScienceandUniversity：Technology哈爾濱理工大學(xué)博±學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭巧盧叨：此化所提義的博Ｉ；學(xué)化論義《多特ｆＫ融介閣償驚柴片化Ｉｉｉｊ，；」．；；及Ｋ化ｉｊ硏究》站本人

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5、基于文本的圖像檢索、基于內(nèi)容的圖像檢索、基于語義的圖像檢索?；谖谋镜膱D像檢索，用文本來描述用戶的需求，如圖像名、圖像特征等，但因為文本表達(dá)能力的局限以及文本標(biāo)注過程中的歧義性，往往造成檢索結(jié)果和用戶需求的不符合；基于語義的圖像檢索，在圖像視覺特征基礎(chǔ)上進(jìn)一步提煉其高級的語義表達(dá)能力，但檢索過程復(fù)雜且方法體系發(fā)展尚不完善；基于內(nèi)容的圖像檢索，以顏色、紋理、形狀等作為圖像的特征表達(dá)，以此為依據(jù)開展檢索并作為相似性判斷的依據(jù)，是當(dāng)前圖像檢索領(lǐng)域的研究熱點?；趦?nèi)容的圖像檢索方法，為提升查準(zhǔn)率和查全率需要同時使用多種特征。這些特征的融合策略和融合規(guī)則，是制約基于內(nèi)容圖像的檢索方法性能的關(guān)

6、鍵問題。本文以基于內(nèi)容的圖像檢索方法為研究對象，以多特征融合框架設(shè)計、融合規(guī)則設(shè)計為核心研究內(nèi)容，以檢測領(lǐng)域中的應(yīng)用為研究背景，開展了如下的研究工作：第一，在單一特征的圖像檢索方法框架基礎(chǔ)上，研究多特征融合的圖像檢索理論框架，深入分析多特征融合過程中的特征選擇、特征提取、特征向量生成、相似性比較等問題。從特征向量融合和相似性測度融合兩個角度，構(gòu)建多特征融合圖像檢索理論的通用框架。依托層次分析法，構(gòu)建圖像檢索方法的評價框架。第二，綜合考慮查準(zhǔn)率和檢索時間，提出了基于顏色特征和邊緣特征融合的圖像檢索方法。此方法在相似性測度中，將紅色、綠色、藍(lán)色三個顏色分量特征和邊緣細(xì)節(jié)特征融合在一起，

7、以此提升檢索結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時，為了降低檢索過程的執(zhí)行時間，顏色特征和邊緣特征的提取都放在二次小波分解的低頻分量圖像上。第三，綜合考慮查全率和檢索時間，提出了基于小波基特征的圖像檢索方法。此方法融合了兩類抽象的小波基特征，作為圖像檢索過程中的相似性判斷依據(jù)，充分發(fā)揮了小波基特征的自適應(yīng)能力，使得整個方法對不同類別-I-的圖像都具有較強(qiáng)的針對性。同時，小波基特征通過泰勒級數(shù)近似替代，也具備較好的速度優(yōu)勢。第四，綜合考慮查準(zhǔn)率和查全率，提出了多特征ESN融合的圖像檢索方法