基于纹理特征的图像检索研究

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1、基于纹理特征的图像检索研究1•选题背景及研究意义1.1选题背景：在当今的信息化吋代，随着现代电子技术、计算机技术、网络通信技术和多媒体技术的迅猛发展，大量的数字媒介被用来记录信息，数字图像是其屮一种用以记录真实世界景象的重要方式。各行各业，包括在人们的社会生活中，各种内容的大规模数字图像库不断出现。有效地建立、管理和充分利用图像信息库资源,一直是国内外科技工作者关注的问题。能够有效地在庞大的图像库中搜索到需要的图像信息，是进行数字图像管理和分析的关键技术。早在上个世纪七十年代，rti于数据库管理系统的

2、发展，人们就借助于传统的数据库管理技术对图像进行检索。这时候图像检索的一个典型框架是，首先对图像用文木进行注解，然后用基于文本的数据库管理系统(DatabaseManagementSystemDBMS)来进行图像检索。这样一來对图像的查询就变成了基于标签的查询。这种方法虽然简单，但有儿个根本的问题影响对图像信息的有效使用：首先,由丁•图像内容很难用文字标签完全表达，所以这种方法在查询图像屮常会出现错误。其次，文字描述是一种特定的抽象，如果描述的标准改变，则标签也得从新制作才能适合新查询的要求。换句话说

3、，特定的标签只适合特定的查询要求。最后，H前这些文字标签是靠观察者选出来才加上去的，因此受主观因素影响很大,不同的观察者或同一观察者在不同的条件下对同一副图像可能给出不同的描述，因而不够客观，没有统一标准，常会口相孑盾。图像数据库的核心技术是图像检索。图像检索则是近年来海量信息处理面临的“瓶颈”。基于内容的检索最具有本质性，已经成为当前国内外研究的热点。图像检索技术的两大关键是图像特征的提取和相似性度量。在人类视觉属性屮，纹理作为基本的视觉特征Z-,分布十分广泛。针对纹理的研究虽已经历了相当长的时间，

4、但对纹理的明确定义直至FT前尚未出现，纹理应用于图像检索的时间也是相对短暂的。基于纹理特征的图像检索是基于内容的图像检索研究屮的前沿技术。基丁•纹理的图像检索和基丁内容的图像检索冇着密切的联系。下面先来介绍一下基丁内容的图像检索基于内容的图像检索技术是一种综合集成技术，涉及到认知科学、人工智能、模式识别、图像处理、信息检索等多个领域。其中一些关键技术如特征提取、图像分割、对彖提取、高维索引等一直都是一个悬而未决的问题。基于内容的图像检索(CBIR)技术由机器自动提取包含图像内容的可视化特征:颜色、纹理

5、、形状、轮廓、对象的位置和相互关系等，对数据库中的图像和查询样本图像在特征空间进行相似匹配，检索出与样本相似的图像。首先，对图像客观特征一一颜色，形状，纹理的特征提取算法依然有待于进一步的发展。其次，如何冇机的组织图像的多个特征，如何利用特征Z间的互补能力捉高检索效率，是一个值得研究的问题。最后，提取的图像特征是一个高维向量，对于大型图像库，需要研究新的索引结构和算法建立高维索引，以支持快速检索。纹理是图像的重要信息和特征。在病理诊断屮，正常器官表面的纹理和发生病变的器官表面的纹理具有很大的不同，由此

6、可实现病理诊断；遥感照片中的各种图像，大部分呈现纹理型，平原、低丘和山脉具有不同的形状和高度的起伏，反映在图像上则呈现不同粗糙度和方向的纹理；在病理诊断中，正常器官表面的纹理和发生病变的器官表面的纹理具有很大的不同，由此可实现病理诊断；在文物复原系统屮，不同个体的文物碎片具冇不同的形状和纹理，通过形状匹配和纹理分析，有助于实现文物复原。与其它图像特征相比，纹理反映了图像灰度模式的空间分布，包含了图像的表面信息及其周围环境的关系，更好的兼顾了图像的宏观结构与微观结构，因而在图像分析中日益受到关注，成为人

7、们研究和处理图像的重要技术。鉴于纹理的重要性和实用性，本文围绕基于纹理特征的图像检索技术展开研究。1.2选题意义：口前，各种图像数据库(包括各类专用图像数据库Internet®库等)屮存在大量的图像，少则儿十上百，多则成千上刀。并且这些图像数据库的研究将对多媒体数字图书馆、医学图像管理、卫星遥感图像、计算机辅助设计和制造、地理信息系统、罪犯识别系统和商标版权管理等方面提供了有力的支持。多媒体技术'Internet网络的迅速发展，使图像在人们日常生活中的应用日益广泛。公安部门的迅速破案，需耍大量的罪犯图

8、像信息作为辅助；天气预报的准确预测，离不开大量T星图像的支持。各种各样应用的出现，使图像信息的使用也逐渐渗入到社会的各行各业和人们生活的每一个角落，图像己成为大众化数字信息的一种重要形式。如何组织、表达、存储、管理、查询和检索这些海量的图像数据，是对传统数据库技术的一个重大挑战。因此，如何将数字图像处理、模式识别技术、计算机视觉技术与传统数据库技术结合起来，建立高效的图像检索机制已成为口前迫切需要解决的问题。2.本课题研究领域国内外的研究动态及发展趋势2