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《試析基于內(nèi)容圖象檢索中關(guān)鍵技術(shù)的研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于內(nèi)容圖象檢索中關(guān)鍵技術(shù)的研究姓名：乃學(xué)尚申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)指導(dǎo)教師：田玉敏2002.1.1摘要f，f本文主要用整數(shù)小波變換研究基于內(nèi)容的圖象檢索技術(shù)，該算法的優(yōu)點在于：整數(shù)小波變換的輸入輸出都是整數(shù)，適合數(shù)字圖象處理；使用4、波變換可以用彩分辨率分析提取圖象特征，可以降低特征量的維數(shù)?！疚氖紫冉榻B了小波變換的基本知識，上升型方案和整數(shù)小波變換。其次用整數(shù)小波變換對彩色圖象進行多分辨率分析；由于小波變換的低頻部分保持了圖豫的r既iq，幽此用小波變換低頻部分的局部區(qū)域能量和F一范數(shù)作為彩色圖象的
2、特釕m]星，對圖象進行檢索，可以降低特征量的維數(shù)，提高檢索速度。此外，由于紋理圈象f
3、々扛蛭特征表現(xiàn)在細節(jié)部分，而高頻部分的小波系數(shù)體現(xiàn)了圖象的細節(jié)，所以從i到蘭，J、波系數(shù)中提取的特征，能夠表征紋理圖象的主要特性；實驗結(jié)果表明，用1幺，J法檢索紋理圖象，能夠達到較好的檢索效果，并且對亮度不敏感，這一特點是傳統(tǒng)的紋理分析方法難以達到的。圈象匹配算法中使用了比值相似度定義，這種相似度計算簡單，易于實現(xiàn)，而且能夠獲得較好的檢索結(jié)果。還實現(xiàn)了基于顏色矩的彩色圖象檢索算法，基于區(qū)域不變矩的二值目標檢索算；扎提出了一種CBIR系統(tǒng)模型，介紹了常用的CBlR
4、系統(tǒng)評價標準。最后慨述廠(1BIR芎待于繼續(xù)研究的相關(guān)領(lǐng)域。榭d：逛孫波變換圖象檢索多分羅征提取不變矩捌哦AbstractThecontent-basedimageretrievalalgorithmusinginteger-to-integerWTisstudiedinthispaperTheinteger-to—integerWThasthefollowingadvantages：itfitsforimageprocessingbecauseitsinputandoutputvaluesareallintegers；itextractsima
5、gefeaturesbyusingmulti—resolutionanalysis；anditdecreasesthesizeofdimensionsoftheimagefeaim’esInthispaper'thebasicknowledgeonWT．1ifting—schemeandinteger-to—integerWTisbl’ieflyintroducedfirst，andthenthecolorimageisanalyzedbyinteger·to-integerWTinulti。resolutioninordertoreduceth
6、edimensionsoftheimageSincethelowpasspanofWTpreservesthesketchoftheimage，betterresultsoftheindexofcolorimagescallbeobtainedbytakingthelocalregionenergyandF-normofWTasthecolorimagelbattu’esFtuthelmore，WTcoefficientsareusedtOanalyzethetextureimageAsthemainfeatmeSnfthetextureimag
7、earepresentinthedetailsandthehighpassoftheWTcoefficientsdenotesthedetailsoftheimage，thecharacterdeducedfromWTcoefficientscanbeusedIOI‘eliievethetextureimageTiledegreeofsimilaritywithratioinimagematchingalgorithmsisdefined。whichissingletocalculate，easytOrealizeandeffectivetoge
8、tbetterretrievalresultsThispaperalsorealizescolorimageretfievalandbinary-targetindexingalgo,’ithmsbasedOilmoments；proposesaCBIRframeworkmodel；introducesgeneralcritet。iotlsf；)rCBIRsystem；andfinallysummarizesthefutureresearchdirectionofCBIRKe)7、’ords：Integer-to-IntegerWaveletTr
9、ansformMulti-resolutionFeatureextractionSimilarityImageRetrievallnva
