基于顯著興趣點的多特征圖像檢索技術的研究.pdf

1、基于內容的圖像檢索技術（Content-based image retrieval），即CBIR是當前一個熱門的研究課題。它的提出能夠更高效地解決在海量圖像庫中找到所需內容的問題。在基于內容的圖像檢索中，圖像的底層特征成為研究的對象，通過對這些內容的操作來進行圖像檢索。而興趣點是圖像中含有豐富內容的點，目前大部分的檢索是針對整幅圖像或基于興趣點的特征進行提取。但是這些方法容易產生冗余信息，造成計算復雜化，又或是丟失圖像的部分特征，造成檢

2、索的誤差。
　　本文通過對CBIR與興趣點相關知識的學習，提出了一種興趣點距離分布直方圖和多特征融合的圖像檢索方法，并驗證了其有效性。本文的主要研究成果和創(chuàng)新之處如下：
　　（1）對目前現(xiàn)有的興趣點提取算法進行了分析與研究，概述了每種算法的工作原理，以及優(yōu)缺點，最后對現(xiàn)有的Harris算法進行了改進，然后把改進后的Harris算法作為本文的檢測算法。并對興趣點進行一定規(guī)則的篩選，然后定位感興趣區(qū)域。
　　（2）針對現(xiàn)有

3、的基于興趣點的多特征檢索技術全局特征不足的缺點，本文將興趣點的距離分布直方圖作為圖像的全局特征引入進來，提出了一種興趣點距離分布直方圖和多特征融合的圖像檢索方法，使得對圖像信息的描述更加全面準確。
　?。?）針對顏色直方圖空間位置信息不足的缺點，采用扇形區(qū)域劃分的方法，將興趣點與扇形區(qū)域劃分結合，增強顏色直方圖的空間位置信息。
　　（4）以興趣點為基礎，綜合考慮了興趣點距離分布直方圖以及圖像的顏色和紋理等圖像特征，采用興趣點