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《基于顏色、形狀和紋理的多特征融合圖像檢索》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(kù)。
1、第４３卷第６期航空計(jì)算技術(shù)Ｖｏｌ．４３Ｎｏ．６２０１３年１１月ＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅＮｏｖ．２０１３基于顏色、形狀和紋理的多特征融合圖像檢索１２李薇，李秉茂（１．中國(guó)航空綜合技術(shù)研究所，北京１０００２８；２．山西建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程系，山西太原０３０００６）摘要：基于單一特征的圖像檢索的許多方法都已經(jīng)相當(dāng)成熟，如何有效利用這些特征是基于內(nèi)容圖像檢索的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。利用顏色、紋理、形狀等特征，在多特征融合檢索時(shí)用動(dòng)態(tài)生成權(quán)值的方法進(jìn)行圖像檢索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算
2、法能夠準(zhǔn)確、高效地檢索出目標(biāo)圖像，相對(duì)于單一特征的檢索，有效提高了圖像的檢索精度。關(guān)鍵詞：多特征圖像檢索；動(dòng)態(tài)權(quán)值；形狀特征；紋理特征中圖分類號(hào)：ＴＰ７５１文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ文章編號(hào)：１６７１桘６５４Ｘ（２０１３）０６桘００８８桘０３Content桘basedImageRetrievalusingCombinationFeatures１２ＬＩＷｅｉ，ＬＩＢｉｎｇ桘ｍａｏ（１．ChinaAero桘PolytechnologyEstablishment，Beijing１０００２８，China；２．Comput
3、erandEngineeringDepartment，ShanxiArchitecturalCollege，Taiyuan０３０００６，China）Abstract：Ｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｂａｓｅｄｏｎｓｉｎｇｌｅｆｅａｔｕｒｅｉｓａｌｒｅａｄｙｑｕｉｔｅｍａｔｕｒｅ，ｈｏｗｔｏｕｓｅｔｈｅｓｅｓｉｎｇｌｅｆｅａｔｕｒｅｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｓｔｈｅｋｅｙｉｓｓｕｅｉｎｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌ．Ｗｅｏｆｔｅｎｕｓｅｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ
4、ｆｅａｔｕｒｅｓｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｕｓｅｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｗｅｉｇｈｔｔｏｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｔｈｅｓｅｓｉｎｇｌｅｆｅａ-ｔｕｒｅｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｓｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｗｅｉｇｈｔｃａｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｒｅ-ｔｒｉｅｖｅｔｈｅｔａｒｇｅｔｉｍａｇｅｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｕｓｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｕｓｉｎｇｆｉｘｅｄｗｅｉｇｈｔ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏ
5、ｄｕｓｉｎｇｔｈｅｄｙ-ｎａｍｉｃｗｅｉｇｈｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌａｃｃｕｒａｃｙ．Keywords：ｍｕｌｔｉ桘ｆｅａｔｕｒｅｓｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌ；ｄｙｎａｍｉｃｗｅｉｇｈｔ；ｆｉｘｅｄｗｅｉｇｈｔ引言是由于自然圖像中的對(duì)象和區(qū)域的分割比較困難，現(xiàn)［１］有的形狀描述方法還不成熟，至今還沒(méi)有找到與人的基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的應(yīng)用非常廣泛，研視覺(jué)特性一致的有關(guān)形狀的確切數(shù)學(xué)描述，因此一般究該項(xiàng)技術(shù)有著深遠(yuǎn)的意義。圖像內(nèi)容實(shí)質(zhì)上就是圖情況下圖像
6、的形狀特征是很難自動(dòng)提取的。目前有關(guān)像中所包含對(duì)象的特征（如顏色、形狀、紋理等），基于圖像形狀的表示方法主要有兩類：基于邊界的表示方內(nèi)容的圖像檢索則是抽取與檢索圖像中所包含特征。法和基于區(qū)域的表示方法。顏色特征是圖像的基本特征之一。顏色特征也是紋理特征是圖像的重要特征之一，其本質(zhì)是刻畫圖像檢索中應(yīng)用最為廣泛的視覺(jué)特征，與其他視覺(jué)特像素的鄰域灰度空間分布規(guī)律。圖像紋理分析是圖像征相比，顏色特征對(duì)圖像本身的尺寸、方向和視角的依分析處理研究中的一個(gè)重要組成部分。紋理分析典型賴性較小，顏色特征的提取也相對(duì)容易
7、，因而基于顏色的方法有：空間域紋理分析、頻率域紋理分析、空間／頻特征的圖像檢索的研究受到了廣泛的研究和應(yīng)用，已［２］率域聯(lián)合紋理分析和基于分形模型的紋理分析方法。提出了許多算法。本文是在對(duì)ＨＳＶ顏色模型量化本文采用空間域紋理分析中的基于人眼視覺(jué)感受的的基礎(chǔ)上，提取顏色直方圖作為顏色特征進(jìn)行圖像檢索。［３］Ｔａｍｕｒａ紋理特征。形狀信息是另一種重要的圖像低層特征。形狀表一幅圖像包含豐富的內(nèi)容，不可能使用單一內(nèi)容示了圖像中有意義的區(qū)域或相關(guān)對(duì)象，它不隨周圍如特征就能完整地與其他圖像區(qū)別開來(lái)，因?yàn)閮H基于一亮
8、度等環(huán)境的變化而變化，是物體穩(wěn)定的特征。在計(jì)種特征的方法只能表達(dá)圖像的部分屬性，對(duì)內(nèi)容的描算機(jī)視覺(jué)中，形狀特征是描述高層視覺(jué)特征的重要手述較片面，缺少足夠的區(qū)分信息。因此，綜合利用顏段，而目標(biāo)對(duì)象對(duì)獲取圖像語(yǔ)義尤為重要。因此利用色、紋理、形狀和空間關(guān)系等特征，全面描述圖像內(nèi)容形狀檢索可以大幅度地提高檢索的準(zhǔn)確性和效率。但的檢索方法，稱之為多特征檢索。本文主要討論在多收稿日期：２０１３－１０－２６作者簡(jiǎn)介：李薇（１９８６－），女，遼寧撫順人，助理工程師，主
