基于视觉内容的垃圾图像过滤技术研究-电路与系统专业论文.docxVIP

西安电子科技大学 学位论文创新性声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 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 注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果；也不包含为获得西安电子科技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做了明确的说 明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。 本人签名： 日期 西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保 留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内 容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后 结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。 （必威体育官网网址的论文在解密后遵守此规定） 本人签名： 日期 导师签名： 日期 摘要 摘要 摘要 基于文本的网络图像检索引擎，在进行图像检索时，存在产生大量内容不相 关的垃圾图像的问题，给用户带来极大的不便。鉴于此，如何快速高效地过滤掉 垃圾图像，提高检索引擎的效率，已成为图像检索领域的重要研究内容。 本文借鉴图像检索领域内必威体育精装版的研究成果，采用基于视觉内容的图像分析技 术，对垃圾图像的过滤进行研究。论文主要做了以下几个方面的工作：第一，详 细介绍了图像过滤中的各种关键技术，提出一种基于综合特征的图像过滤方法， 综合特征包括改进的颜色直方图特征和多尺度的 Gabor 小波纹理特征；第二，研 究了图像聚类和相关反馈技术，对传统的 K 均值聚类算法进行了改进，提出一种 基于自适应反馈调节的方法应用于图像过滤；第三，使用 Visual C++ 6.0 开发工具， 设计并实现了一个基于视觉内容的垃圾图像过滤软件系统，为图像过滤算法的性 能评估提供了同一测试平台。 经实验测试表明，本文提取的综合特征能够较好地表达图像的视觉内容，在 图像检索和过滤方面能够取得良好的效果。图像聚类和自适应反馈调节可以向用 户提供个性化的检索方式，并能有效地提高系统对垃圾图像的过滤性能。 关键词：垃圾图像过滤 视觉特征提取 Gabor 小波纹理 图像聚类 自适应反馈 Ab Abstract Abstract While searching images online, the text-based Web image search engine may return large amount of junk images that are irrelevant to users’ intention, which causes great inconvenience. How to filter out the junk images rapidly and effectively and improve the efficiency of image search engine becomes a serious challenge in the field of image retrieval. To filter out the junk images, we take the visual content-based image analysis technique, the latest research achievements in CBIR, in this thesis. At first, various key techniques and algorithms of CBIR are introduced in detail, then a novel algorithm for image filtering based on comprehensive features is presented, the comprehensive features include improved color histogram and multi-scale Gabor wavelet texture. Secondly, image clustering and relevance feedback techniques are deeply studied, the traditional K-means clustering algorithm is improved, and a method based on adaptive feedback regu