基于形状特征的图像检索系统的研究与实现.doc

PAGE  PAGE 56 xx学院 2xx届 毕 业 设 计（论文） 设计（论文）题目基于形状特征的图像检索系统的研究与实现院系名称计算机科学与技术系专业（班级） 姓名（学号）  指导教师 系负责人  二〇xx年五月十五日摘 要 90年代以来，随着多媒体技术及Internet技术的迅速发展,大量数字图像不断出现，如何对这些庞大的图像库管理和检索显得非常重要。传统的基于文本的图像检索的缺点通常是为图像加上关键字比较费时费力,常常不能准确地反映图像的内容，且带有很强的主观性，不同的人会有不同的理解，这已不能满足用户的迫切需求。近几年来，基于内容的图像检索(CBIR)变得越来越重要，已经成为最???跃的研究领域之一。所谓基于内容的图像检索是指利用图像内容对图像进行相似性查询的一项技术。一般来说，图像的内容包括图像的颜色特征、形状特征、纹理特征等，它们是检索中最基本的底层特征，同时也是人眼最敏感的视觉特征。 首先本论文主要回顾了目前国内外 CBIR 技术的现状、发展趋势及其应用状况，接着描述图像内容,介绍特征提取,以及精确地对图像内容进行相似性度量的方法，然后对基于内容的图像检索系统进行了分析，深入研究了图像检索中的关键技术,分析了基于形状特征的图像检索技术研究现状和局限性。 其次，最主要的部分是基于选取图像的区域特征描述图像的形状。计算区域描述特征需要分为以下三步：1）得到用于计算区域描述特征的区域形状；2）计算这些区域形状的度量值；3）计算区域描述特征。根据提取出来的六个特征向量进行特征归一化处理。 最后是图像检索算法的实现，以图像特征向量的欧式距离进行图像的相似度匹配，并通过图像显示模块将检索结果以相似度大小顺序排列输出给用户。 为了实现对图像数据库的有效管理和检索，我们利用 Microsoft Visual C++6.0，结合Access数据库，实现了一个基于形状特征的图像检索系统。该系统由查询模块、特征提取和描述模块、图像显示模块和图像库管理模块组成。该系统结合了实际植物叶片图像库进行查询和检索实验，文中给出一些实际的检索结果。 关键词：基于内容的图像检索,形状特征，图像检索，相似性度量，特征归一化 ABSTRACT With the rapid development of multimedia and Internet technology since the 1990s, a huge amount of digital images are been ever-increasingly produced. It is very important to manage the enormous size of image databases and retrieve images we need. The drawbacks of traditional text-based image retrieval are that it is time consuming and labor consuming when labeling the keywords on the image, which often untruly represent the content of image In particular, different persons may perceive the same image differently. In practical applications, this cannot satisfy the user’s requirement. Thus the content-based image retrieval technology is increasingly becoming an active research area in recent years, which utilizes the content of image for similar query in image database. In general, the content of image involves colors, shape and texture, which are the basic features and are also the visual features in conformity with human. Firstly , this thesis chiefly overviews the current devel