基于颜色和纹理的图像检索算法研究硕士研究生学位论文.doc

南京邮电大学硕士研究生学位论文 摘要学科门类： 工学 分类号： TP393 单位代码： 10293 密 级： 硕 士 学 位 论 文 论文题目：颜色和纹理特征相结合的图像检索算法研究 南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意研究生签名：_____________ 日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。

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本文的主要工作如下：(1) 在基于颜色特征的检索方面，本文从Tahoun算法得到启发，提出了HSV空间分量距离综合算法该算法选择HSV颜色空间，首先采用非等间隔量化的方法对示例图像中的像素进行量化，然后分别求出HSV颜色空间的三个分量的直方图，接着分别计算三个分量的直方图与图像库中的图像对应分量的直方图间的曼哈顿距离，得到两幅图像对应分量间的距离，即H分量间的距离、S分量间的距离和V分量间的距离，最后提出引入HSV颜色空间非等间隔量化后构造特征矢量的公式，用来计算两幅图像之间最终的距离实验表明，该算法在保持Tahoun算法较低的量化bin数的基础上，对于光照强度的变化具有更好的鲁棒性，同时该算法可以有效降低主色与示例图像有较大差异的图像对检索结果的干扰，对于实验中使用的图像库，提高了检索的查全率2) 在基于纹理特征的检索方面，本文提出了Gabor滤波结合图像锐化算法该算法在Gabor滤波之前，加入了图像锐化的步骤本文通过实验，比较了Gabor滤波选取不同参数时的检索效果，以及不同锐化算子跟Gabor滤波结合时的检索效果实验表明，使用Gabor滤波结合图像锐化算法检索的结果与直接使用Gabor滤波算法检索的结果相比，相关图像排列更加靠前，同时，使用Gabor滤波结合图像锐化算法检索的结果中前15幅图像中，不相关图像从视觉上更接近示例图像。

特别是Sobel锐化算子跟Gabor滤波结合提取纹理时，能够取得最好的检索效果3) 本文综合运用HSV空间分量距离综合算法和Gabor滤波结合图像锐化算法，同时应用基于区域的特征提取技术，建立了基于颜色和纹理的图像检索实验系统，通过实验确定了进行综合特征检索时，颜色特征和纹理特征的参考权重对于实验中使用的图像库，采用实验得到的颜色特征和纹理特征的参考权重，能够取得较好的检索效果关键词：基于内容的图像检索，颜色直方图，Gabor滤波，相似性度量南京邮电大学硕士研究生学位论文 AbstractAbstractWith rapid development of Internet, there are more and more image information, so Content-based image retrieval becomes a hot research field. This paper researches on color-based and texture-based image retrieval based on plenty of materials. Meanwhile, this paper also does some experiments on the color-based and texture-based image retrieve algorithms proposed. The main contributions of this paper are as follows:In color-based image retrieval field, the algorithm in this paper chooses HSV color space. First, nonuniform quantization is used to quantize the pixels in the image. Second, three histograms of the three components of HSV color space are calculated, and the distances between histograms of corresponding components of two images are calculated separately by Manhattan distance. Finally, this paper introduces the formula which is used to integrated three components of HSV as one-dimension vector to calculate the distance of images. Experiments show that the algorithm not only keeps low number of bins when quantifying but also has good robustness to change of illumination. To the image library used in the experiment, the algorithm can obtain better recall. In texture-based image retrieval field, this paper presents an algorithm which combines image sharpening and Gabor filter. This paper compares the retrieval effectiveness of Gabor filter with different parameters and the retrieval effectiveness of Gabor filter combined with different sharpening operators. Experiment shows that Gabor filter combined with Sobel sharpening operator can produce best retrieval result. In the retrieval result adopts Gabor filter combined with sharpening operator, related images can rank higher, compared to the retrieval result adopts Gabor filter only.This paper also combines image segment algorithm, and establishes an experiment retrieval system. Some implement detail is considered. The weights of color feature and texture feature are decided by the experiment system. Experiment shows that the system can obtain good retrieval result using the weight decided.Keywords: CBIR, Color Histogram, Gabor filter, Similarity Measuring南京邮电大学硕士研究生学位论文 目录目录摘要 IAbstract II第一章 绪论 11.1 研究背景 11.2 本文主要的工作及创新点 31.3 本文的组织结构 5第二章 相关原理及技术介绍 62.1 颜色空间 62.1.1 RGB颜色空间 62.1.2 HSV颜色空间 72.1.3 颜色空间的量化 82.2 图像锐化 102.2.1 灰度化 102.2.2 边缘的定义 112.2.3 常用的图像锐化算子 122.3 结合区域的特征提取方法 132.4 相似性的度量 142.5 检索性能评价指标 162.6 本章小结 17第三章 HSV空间分量距离综合算法 183.1 常用的颜色检索算法 183.1.1 颜色直方图相交 183.1.2 Tahoun算法 193.2 HSV空间分量距离综合算法 213.2.1 算法描述 213.2.2 实验结果及分析 223.3 本章小结 29第四章 Gabor滤波结合图像锐化算法 304.1 常用的纹理特征的提取方法 304.1.1 灰度共生矩阵及其相关方法 304.1.2 Gabor滤波 324.2 Gabor滤波结合图像锐化算法 334.2.1 算法描述 334.2.2 实验结果及分析 354.3 本章小结 42第五章 基于颜色和纹理的综合检索实验系统 435.1 图像尺寸的规范化 435.2 基于区域的特征提取 435.3 预处理 445.4 颜色特征和纹理特征的权值确定 445.5 检索算法的稳定性 495.6 本章小结 50第六章 。