基于内容的图像检索中特征提取技术研究

随着多媒体技术、计算机技术,通信技术以及Internet网络的迅速发展,人们越来越多地接触到各种各样的图像信息。如何组织、管理和利用以图像为主的多媒体信息具有重要的意义,这使得基于内容图像检索成为多媒体领域最活跃的研究热点之一。但是到目前为止基于内容的图像检索还存在许多亟待解决的问题,本文在基于内容图像检索中图像特征的提取方面进行了研究。主要的工作包括: 1.系统地分析了基于内容图像检索技术的发展状况及其所面临的问题,探讨了基于内容图像检索的工作原理和关键技术。 2.研究了颜色特征的提取。提出一种直方图混合度量法,该方法利用累加直方图来统计整幅图像色彩的信息,统计每个子块的颜色中心矩来获取色彩的空间分布信息,引入灰度直方图来淡化由于色彩浓度和对比度发生变化而影响检索效果;文中还提供了一种基于感兴趣区域的检索方法,可以根据选定感兴趣区域来检索局部相似的图像。 3.研究了图像分割技术用以提取形状特征。提出了一种基于过渡区的阈值分割方法。鉴于过渡区分割法对噪声敏感的情况,该方法在图像分割前先用中值滤波进行去噪预处理;同时,为了减少计算量,该方法对传统的基于过渡区的分割方法进行改进,借助直方图的两个边界峰值对应的灰度级来确定剪切值,可以提取到比较准确的阈值从而得到满意的分割效果。