基于形状的汉画像检索技术研究

基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval,简称CBIR)是一种利用图像的视觉特征(颜色、纹理、形状等)进行图像检索的技术。随着计算机科学和数据库技术的发展,CBIR己成为国内外的一个研究热点。 论文首先回顾了基于内容的图像检索理论及其应用研究的发展过程,然后对基于内容的图像检索,尤其是基于形状的图像检索领域的技术和现状作了综述,并探讨了其中的一些关键技术。在此基础上,对图像底层的形状特征提取和检索展开详细的研究,其主要工作体现在: 1.在分析汉画像实际特点基础上,结合各种图像预处理算法的特点,给出了具体的汉画像预处理过程,特别是汉画像中目标对象区域的获取及像素灰度值调整过程,实验证明是有效的、可行的。 2.在利用数学形态学方法提取目标对象并调整了区域像素的灰度值的基础上,以图像的Hu不变矩作为形状特征,构造检索框架,并进行图像检索。 3.给出了汉画像图像相似性匹配算法,从图像的形状特征出发,构造相似性匹配函数进行图像的相似度匹配。实验表明该算法有效可行,并具有稳定的检索性能。