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1、 基于形状特征的图像检索技术研究基于形状特征的图像检索技术研究作作 者者 姓姓 名名 专专 业业 计计算机科学与技算机科学与技术术 指指导导教教师师姓名姓名 专业专业技技术职务术职务 助助 教教 目目 录录摘 要.II ABSTRACT.III 第一章 绪论1 1.1 研究背景和意义.1 1.2 研究现状.1 1.3 研究内容.2 第二章 图形图像的概述3 2.1 图形图像基础.3 2.1.1 图像相关知识.3 2.1.2 图像数据存储格式分类.4 2.2 图像检索技术5 2.2.1 图像检索技术分类.5 2.2.2 基于形状特征的图像检索应用领域.6 第三章 图像形状特征的描述7 3.1 基
2、于内部参数描述.7 3.2 基于外部参数描述.9 3.2.1 边界链码.9 3.2.2 逼近多边形.11 3.2.3 形状不变矩法.12 3.3 一种新的图像形状匹配方法.12 3.4 小结.13 第四章 图像形状特征识别及图像检索14 4.1 图像识别的基本原理.14 4.2 形状的识别.14 4.2.1 基于 BP 神经网络的图像形状识别.16 4.2.2 基于径向基函数网络图像形状识别.16 4.2.3 基于支持向量机的图像形状识别.18 4.3 基于形状特征的图像检索19 4.3.1 周长面积比检索.19 4.3.2 周长面积比与角度直方图两级检索.20 结束语22 参考文献.23 致
3、 谢24山东轻工业学院 2007 届本科生毕业设计（论文）摘摘 要要随着网络、多媒体技术的快速发展和广泛应用，人们接触到越来越多的数字图像信息，但是这些图像一般分散在各种图像资料库中，缺乏有效的组织方式，给图像检索带来了困难。基于内容的图像检索是当前多媒体检索技术的热点之一，它直接对图像内容（如图像的颜色、形状、纹理、背景等）进行分析，并对图像特征进行合理的描述，使得检索过程更加有效，更能适应人的视觉特征。形状是图像最显著的视觉特征之一，不随图像颜色的变化而变化，是物体稳定的特征。基于形状的图像检索是基于内容的图像检索的一个十分重要的方面，通过提取物体的形状特征，计算形状特征间的相似度可实现对
4、图像的有效检索。对于颜色和纹理不够丰富的图像，也可以利用形状来提高检索效率。本文对图像形状特征的提取和描述方法进行了深入研究，详述了目前已有的形状特征描述方法，并对一些特征参数提取方法进行了改进，给出了相应算法；详述了利用神经网络进行形状识别的方法；最后，介绍了利用形状特征间的相似度实现对图像有效检索的方法。这对于提高图像检索的正确率有重要意义。关键词：关键词：形状特征 形状识别 BP 神经网络 支持向量机 图像检索山东轻工业学院 2007 届本科生毕业设计（论文）ABSTRACTWith the development of network technology and multimedia
5、 technology, people have contacted with more and more image information. But the information is distributed around various resource database of image without effective organization. This brings difficulty to image retrieval. The content-based image retrieval is one of most active points in the resea
6、rch field of multimedia retrieval. It is retrieval technology based on image content, such as color, shape and texture, etc. Content-based image retrieval analysis the content of image directly and describes the features. It can make the course of retrieval more effective and adapt to the character
7、of human vision. Shape is one of the most remarkable vision characteristics of image, which is not varied with color, it is a stable characteristic in object. Shape-based image retrieval is extremely an important aspect of content-based image retrieval. It can realize image retrieval though extracti
8、ng object shape characteristic and calculating shape characteristic similarity. To the images lacking colors and veins, we also can improve the efficiency through taking advantage of shape. In this paper, the image feature extraction and description methods are studied in-depth. People improve the m
9、ethods of getting shape features and give the corresponding arithmetic; it has carried on the shape recognition with the method of neural network; Lastly, give the method that realizes the retrieval of image by the similar percentages between the sign of the shape. This has important meaning for imp
10、rove image retrieval accurate rate.Key words：Shape Characteristic; Shape Recognition; BP Neural Network; Support Vector Machine; Image Retrieval山东轻工业学院 2007 届本科生毕业设计（论文）第一章第一章 绪论绪论1.1 研究背景和意义Internet 的快速发展，使得人们可以在这个世界上最大的分布式知识库中获取信息。然而，Internet 中所蕴含的信息不仅仅是以文本的形式表述，海量多媒体信息中有大量的图像信息，如何在浩如烟海的图像数据库中及时准确
11、地检索到所需的图像数据成为一个迫切需要解决的问题。 传统的图像检索技术，主要是通过对图像进行人工分析，将图像的物理特征和内容特征标注为一系列关键字（如图像格式、标题、制作人、出品日期等），建立类似于文本文献的标引著录数据库，当用户输入关键字后，系统可根据数据库中的倒排文件将关键字映射为网站或网页的地址，图像检索就转化为文本检索的问题。但是，这种方法很不实用，一是必须由人工完整地标注所有图像，这对于小图像集合也许问题不大，但随着图像数目的增加，特别是网络上的图像是无穷无尽的，这种方法显然不可行；第二个问题在于图像所包含的信息量庞大，不同用户对于同一张图像的看法不尽相同，这就导致对图像的标注没有一
12、个统一标准，检索出的结果不能很好地符合用户的需求；第三是检索中不能充分利用各种特征，人们没有注意到的特征将被完全忽略。由于基于文本的图像检索的局限性，90 年代出现了基于内容的图像检索，它是基于图像视觉特征的图像检索，根据图像所包含的颜色、纹理、形状、空间关系以及它们的组合特征等特征信息建立索引，并且通过图像特征矢量间的相似度来进行检索1。其中形状是图像最显著的核心特征之一，基于形状的图像检索是基于内容的图像检索的一个十分重要的方面，它通过提取和描述物体的形状特征，利用形状特征的相似度实现图像的检索。目前，基于形状的图像检索还很不成熟，本文将从形状特征的描述方法和图像识别两大方面对图像检索方法
13、进行研究。 1.2 研究现状形状特征是图像的核心特征之一，也是从人类视觉系统进行物体识别时所识别的关键信息之一。图像的形状信息不随图像颜色的变化而变化，是物体稳定的特征。基于形状特征的图像检索主要是检测出目标的轮廓线或分割出目标的轮廓，并针对其进行形状特征的提取，或直接针对图像寻找适当的矢量特征。形状是物体的一个重要特征，它可以与颜色、纹理等特征结合起来实现通用于综合图像库的检索，从通用图像库中直接依据物体的形状特征检索不同的物体，例如在 IBM 的 QBIC 中所用到的形状特征。也可以针对专用领域，主要利用形状特山东轻工业学院 2007 届本科生毕业设计（论文）征，实现对形状特征比较明显的各
14、类图像库的检索。目前专用领域主要有如下几个方面： 外观设计专利库管理； 商标库的注册和检索； 机械零件库的管理和利用； 建筑设计； 考古研究； 医学图像库； 服装设计。在 CBIR 中，基于形状的图像检索是很重要一个方面。一方面在于形状特征本身的优点，即用形状特征本身便可以将不同的图像区分开；另一方面在于形状特征本身的特殊性给其研究带来了一定的难度，这使得关于形状特征的研究成为 CBIR 中一个极具挑战性的研究课题。1.3 研究内容形状是图像最显著的核心特征，人们的视觉系统对于景物的最初认识就是从形状开始的。图像经过边缘提取和图像分割等操作，就会得到物体的边缘和区域，获得物体的形状。本论文主要
15、包括三方面的研究内容：一是，找到能表征物体形状的特征参数(包括对内部参数和外部参数的描述)，这些特征参数不受位置、尺寸、大小的影响，如不变矩、傅立叶描述等；二是，图像形状特征的提取和识别，重点从神经网络的识别和支持向量机图像形状识别这两大方面对图像进行研究，学习其图像识别的方法并掌握其在实际的应用；最后，重点研究了基于形状特征的图像检索技术，并介绍了两种不同的检索在实践中的具体应用。山东轻工业学院 2007 届本科生毕业设计（论文）第二章第二章 图形图像的概述图形图像的概述本章首先介绍了图形图像的基础知识及图像表示方法，不同的图像文件格式需不同的软件来支持，了解并掌握图像文件是进行图像处理、分
16、析和识别的基础。此外，还介绍了三种图像检索技术，包括基于颜色特征的图像检索、基于纹理特征的图像检索和基于形状特征的图像检索。2.1 图形图像基础人们通常所说的图像，其范围是非常广泛的。各类图片，如普通照片、X光片是图像；各类光学影像，如电影、电视是图像；一页书、一张报也是图像；人们对某事物在心目中的想象及外部描述，如绘画、绘图等同样是图像。一般地讲，凡是能为人们视觉系统所感知的信息形式或人们心目中的有形想象统称为图像。所谓图像是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质信息的一种形式。图像检索技术是属于目前高层语义多媒体信息检索，人工智能，数据库等领域共同关注的一个重要研究领域，主要是将多媒体的内容用其感知特征来表示，以实现多媒体信息管理和检索2。它既可以应用到通用的图像查询，也可以用到特定的领域中
