多特征融合的图像检索技术研究

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1、长秘工大学耻学位敝原创忖荷Y赫22㈣28㈣705∞储龇J潞迎年三月且日长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”，同意长春理工大学保留井向中国科学信息研究所、中国优秀博硕士学位论文全文数据库和CNKI系列数据库及其它国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名：7ilii型当21鱼一年—王月上z日导师签名z型上年三月上!只摘要如今．如何在海量的信息中

2、检索到自己感兴趣的资料已经成为非常值得关注的问题。而图像所包含的信息，具有丰富和直观的特点。因此．图像检索技术在近年来成为了一个新的研究热点。本文首先讨论了图像的关键点．咀此为基础，围绕不同的颜色空间．进行了基于关键点的颜色特征提取。接着探讨了将图像转换到频域并利用傅里叶变化提取图像纹理特征的方法，并进行了实验分析。而后．针对图库的特点．设计能够体现目标图像轮廓变化的形状描述方法．并比较了该方法和HU不变矩的检索效果。最终，利用信息融合的思想，论述图像特征归一化的方法，通过用户自定义权值来解决多特征融台的问题。试验表明，应用本文方法的检索效果较以往传统方法有显著的提高。关键字：图

3、像检索多特征融台ABSTRACTInrecentyears、howtoretrievethedatafromthevastamoutofinformationswhichwewe[ointerestingin，hasbecomeamajorconcet'nAndtheinformationsthatbecontainedinimagewererichandintmfive．Therefore，imageretrievaltechnologyinrecentyearshasbecomeanewhotspotForthecolorfeatures，wediscusstheimagei

4、mportantpointfirstly,orotmdthedifferentcolorspace，testandannlysistheretrievalresultsthatbaseonimportantpointcolorfeatureThendiscusstheFouriermethod，toconventheimagedatetofrequencydomaintoextractthetexturefeatureAfterthat，wedesignaarithmeticthatcouldreflectatargetimageprofiletodescribefoeimage

5、shapefeatureThenmakethismethodtocomparewiththeHumethodandanalyzed．Finally,usingtheideaofinformationfusiontodiscusstheimagecharacteristicsnormalizationmethodThen，throughtheweightwhichtheusersmade，tosolvetheissueofinformationsfusionExperimentalresultsshowthatitisamoreeffectiveimageretrievalmeth

6、odthannormalmethodKeywords：ImageRetdevalImageMulti-featuresFusion第四章形状特征提取与描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯¨．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2241形状特征描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2241．1基于区域的形状描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．224．1．2基于轮廓的形状描述．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2542试验结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯28第五章多特征的融合检索⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3l5．1图像特征归一化⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5l1内部特征归一化⋯⋯⋯5．1．2外

7、部特征归一化⋯⋯⋯⋯52图像检索中相关反馈技术⋯⋯⋯．53试验结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．．．．．．．．．．32．．．．．．．．．．．32第六章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4061全文总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4062展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯40翌t谢⋯⋯⋯¨．。¨．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯¨．⋯．。．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．42参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯¨．⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯⋯