CBIR论文基于形状的汉画像检索技术研究

CBIR论文基于形状的汉画像检索技术研究CBIR论文基于形状的汉画像检索技术研究 CBIR论文:基于形状的汉画像检索技术研究【中文摘要】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...

CBIR 论文基于形状的汉画像检索技术研究 CBIR论文:基于形状的汉画像检索技术研究【中文摘要】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。【英文摘要】Content-based image retrieval is a kind of image visual features (color, texture and shape, etc.) for image retrieval technologies. Along with the computer science and database technology development, CBIR has become a domestic research hot spot.This paper first reviews the theory of the content-based image retrieval and its development progress .Then,the content-based image retrieval techniques especially the shape retrieval techniques and its current status are reviewed, along with some discussions of the key techniques of image retrieval. On this basis, makes the academic researches on the acquisition and retrieval of low-level contour characteristic.The main contributions of this paper are as follows:1. According to the process and algorithm of image preprocessing, and the characteristics of Han Stone Graving, gives an image pretreatment process, especially detect targets using mathematical morphology and adjust the pixel gray value. The experiment proved that is effective.2. On the base of detecting targets and adjusting pixel gray value, use the invariant moment of image for the shape characteristic and construct the retrieval frame, then realize image retrieval.3. The comparability measurement of the image is given, in which different measurement function of comparability is constructed to match the comparability of the image. The results show that the algorithm is effective and feasible, and hasa stable retrieval performance. 【关键词】CBIR 形状图像检索不变矩相似性匹配【英文关键词】CBIR shape image retrieval invariant moment comparability measurement 【目录】基于形状的汉画像检索技术研究中文摘要 4-5 Abstract 5 第一章绪论 8-18 1.1 引言 8-10 1.2 基于内容的图像检索技术简介 10-15 1.2.1 基于内容的图像检索的系统框架 11-12 1.2.2 基于内容的图像检索的原理和特点 12-13 1.2.3 基于形状特征的图像检索方法 13-14 1.2.4 基于形状的图像检索的难点 14-15 1.3 国内外研究现状 15-16 1.4 本课题主要研究的内容 16-17 1.4.1 课题研究的意义 16-17 1.4.2 课题的主要内容 17 1.5 论文的组织结构 17-18 第二章 CBIR 中的关键技术 18-27 2.1 概述 18-19 2.2 CBIR 系统结构及检索过程 19-20 2.3 基于内容的图像检索的主要特点 20-21 2.4 基于内容的图像检索的关键技术 21-23 2.5 基于内容图像检索技术的研究热点 23-25 2.6 小结 25-27 第三章汉画像预处理 27-39 3.1 概述 27-28 3.2 空域增强 28-31 3.3 频域增强 31-33 3.4 数学形态学方法 33-35 3.5 汉画像的图像特性分析 35-37 3.6 汉画像图像处理过程 37-38 3.7 小结 38-39 第四章形状描述与相似性匹配 39-50 4.1 形状特征的特点 39-40 4.2 边界特征法 40-43 4.3 区域特征法 43-45 4.4 形状的不变矩描述 45-47 4.5 特征的相似性匹配 47-48 4.6 小结 48-50 第五章汉画像检索分析与设计 50-55 5.1 汉图像形状特征描述方法及分析 50 5.2 不变矩理论 50-51 5.3 不变矩在图像识别与分析中的应用 51 5.4 Hu 不变矩的提出与表示 51-53 5.5 相似性匹配 53-54 5.6 实验结果与分析 54 5.7 小结 54-55 第六章总结与展望 55-57 参考文献 57-60 攻读学位期间公开发表的论文 60-61 致谢 61-62

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