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1、1 题目： 基于形状特征的图像检索系统的设计与实现 1基于形状特征的图像检索系统的设计与实现摘要近年来，随着多媒体和计算机互联网技术的快速发展，数字图像的数量正以惊人的速度增长。面对日益丰富的图像信息海洋，人们需要有效地从中获取所期望得到多媒体信息。因此，在大规模的图像数据库中进行快速、准确的检索成为人们研究的热点。为了实现快速而准确地检索图像，利用图像的视觉特征，如颜色、纹理、形状等来进行图像检索的技术，也就是基于内容的图像检索技术（CBIR）应运而生6。本文主要研究基于形状特征的图像检索，边缘检测是基于形状特征的一种检索方法，边缘是图像最基本的特性。在图像边缘检测中，微分算子可以提取出图像
2、的细节信息，景物边缘是细节信息中最具有描述景物特征的部分,也是图像分析中的一个不可或缺的部分。本文详细地分析了一种边缘检测方法Canny算子，用C+编程实现各算子的边缘检测，并根据边缘检测的有效性和定位的可靠性，得出Canny算子具备有最优边缘检测所需的特性。并通过基于轮廓的描述方法，傅里叶描述符对图像的形状特征进行描述并存入数据库中。对行相应的检索功能。关键词：图像检索；形状特征；Canny算子；边缘检测；傅里叶描述符Design and Implementation of Image Retrieval System Based on Shape FeaturesABSTRACTWith
3、the rapid development of multimedia and computer network technique, the quantity of digital image and video is going up fabulously. Facing the vast ocean of information of image, it has a good sense to obtain the desired multimedia information. Currently, rapid and effective searching for desired im
4、age from large-scale image databases becomes an hot research topic. In order to retrieve image quickly and accurately using image visual features such as color, texture, shape, which named content-based image retrieval (CBIR) came into being. This paper introduces the principle of wavelet transform
5、applying to image edge detection. Edge detection is based on the shape of the characteristics of a retrieval method, and the edge is the most basic characteristics of the image. In the image edge detection ,differential operator can be used to extract the details of the images, features edge is the
6、most detailed information describing the characteristics of the features of the image analysis, and is also an integral part of the image. This paper analyzes a Canny operator edge detection method, and we complete with the C+ language procedure to come ture edge detection. According to the effectiv
7、eness of the image detection and the reliability of the orientation, we can deduced that the Canny operator have the characteristics which the image edge has. And contour-based method for describing the image Fourier descriptors to describe the shape feature and stored in the database. Align the cor
8、responding search function.Key words：image retrieval；sharp feature；Canny operator；edge detection；Fourier shape descriptors目录1 前言11.1课题背景及研究意义11.2国内外发展状况11.3课题研究的主要内容22 基于形状特征的图像检索32.1图像检索技术的发展过程32.1.1基于内容的图像检索技术32.1.2基于形状特征的图像检索32.2边缘检测42.3Canny边缘检测42.3.1Canny指标42.3.2Canny算子的实现52.4基于轮廓的描述方法72.4.1傅立叶
9、形状描述符72.5图像的相似性度量93基于形状特征的图像检索系统的设计103.1Canny算子的程序设计103.2图像特征数据库设计113.3实验结果124基于形状特征的图像检索系统实现134.1系统框架134.2编程环境144.3程序结果145总结15参考文献16致谢17附录18111 前言1.1 课题背景及研究意义随着多媒体技术、计算机技术、通信技术及Intemet网络的迅速发展，人们正在快速地进入一个信息化社会。现代技术已能运用各种手段大量的采集和产生各种类型的多媒体数据，人们对多媒体信息的需求也越来越大量和频繁。虽然信息的快速增长促进了社会的发展，但是信息膨胀也给人类带来了过多信息量以
10、至于超过了人的接受能力。因此，除了获取、处理和存储多媒体信息十分重要，怎样在海量的多媒体信息中快速有效地访问人们感兴趣的多媒体信息也显示出了同样的重要性。图像信息是多媒体信息中最常见的一种，也具有多媒体信息数据量大、抽象程度低的特点。如何从海量的图像信息中有效地获取有用信息，即图像信息资源的管理和检索显得日益重要。随着人们对图像信息的巨大需求的增长，产生了基于文本的图像检索技术，比如著名的搜索引擎百度中对图像的检索。这种基于文本的检索技术所利用的人工标注方法存在局限性，经常检索出来大量的用户不感兴趣的图像,5但在没有更好解决办法的情况下，用户只能继续使用。因此如何对图像的内容自动、客观、全面地
11、进行特征提取。真实有效的表示图像内容，帮助用户快速有效地访问感兴趣的图像有着极大的研究需求和迫切的需要，而基于内容的图像检索(Content Based mage Retrieval，CBIR)技术恰好能有效的解决这个问题。另外在实际的应用中，图像数据库及其检索的研究对多媒体数字图书馆、医学图像管理、卫星遥感图像和计算机辅助设计和制造、地理信息系统、犯罪识别系统、商标版权的管理，生物的辨识分类等方面提供有力的支持。1.2 国内外发展状况近年来，CBIR已经成为一个非常活跃的研究领域，各国科研机构与公司已陆续推出了一些CBIR系统的产品，有的已经成功应用到医学、商标、专利检索等领域。IBM 的Q
12、BIC(Query By Image Content) 是第一个商业性的CBIR 系统。它提供了基于颜色、纹理、形状和手绘草图的图像索引方法。 Columbia 大学的Visual SEEK 提供了基于色彩和纹理的索引方法。PhotoBook 是麻省理工学院(MIT) 媒体实验室开发的一套检索、浏览图像的交互式工具,它包含三个子系统分别提取形状、纹理和人脸特征,【】用户可以分别做基于上述一种特征的检索。 MARS (multimedia analysis and retrieval system)系统由美国UIUC 大学开发,其不同之处在于用到了很多领域的知识:计算机视觉、数据库管理系统和信息
13、检索。新加坡国立大学开发的一个基于内容的图像检索系统，其显著技术特色包括：多种特征提取方法、多种基于内容检索方法、使用自组织神经网络对复杂特征度量、建立基于内容索引的新方法以及对多媒体信息进行模糊检索的新技术。清华大学的ImgRetr结合了多种组织方法，就能提供基于主色、纹理、直方图、颜色分布、框架等多种方式的检索。1.3 课题研究的主要内容本文依托基于内容的图像检索技术，重点研究基于形状特征的图像检索。形状特征不同于颜色、纹理特征，形状特征的表达必须以对图像中物体或区域的划分为基础。在二维图像空间中，形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域，通常情况下形状特征有两类表示方法，一类是区域
14、特征，利用的是整个形状区域；另一类是轮廓特征，利用的则是图像的外边界。本文主要研究的就是外边界的索引方法边缘检测，边缘检测的方法有很多，如：Roberts交叉微分算子、Sobel微分算子、Priwitt微分算子和Laplacian微分算子以及Canny算子。而其中属Canny算子最好。对图像特征进行描述有很多种方法，链码、曲率尺度空间、TAR描述符、傅立叶描述符、小波描述符、边界矩等。本文主要研究的是傅里叶描述符。其主要思想是用物体边界的傅立叶变换作为其形状描述。2 基于形状特征的图像检索2.1 图像检索技术的发展过程图像检索技术始于上个世纪70年代,当时主要是基于文本的检索,即使用关键词和描
15、述性文本进行检索,要求用户对文本特征的描述具有一定的准确性和规范性。但是随着大规模数字图像库的出现,基于文本的检索技术暴露出自身的缺点。进入90 年代, 基于内容的图像检索技术应运而生,其思路是利用图像自身的视觉特征,如：颜色、纹理结构、形状、空间关系作为图像的内容进行匹配、查找。它通过利用已有的算法,使得特征提取和匹配完全可以由机器自动完成,检索过程不需要太多的人为干预和解释,这就克服了手工注释的低效和二义性。2.1.1 基于内容的图像检索技术目前，对图像的检索在图像索引与研究中应用最为广泛，基于图像颜色特征、纹理特征、形状特征和物体空间方位的检索方法是比较成熟的几种。近年来，基于内容的图像检索引起了多交叉学科研究人员的注意。在国外，特别是在美国等发达国家，这项技术已成为一个研究热点。一些科研部门、高等院校、商业公司以至于政府机构都纷纷投入大量人力和物力进行系统的研究和开发，以期取得领先地位。目前已经推出了一些CBIR系统的产品，如美国的IBM公司、Virage和Excalibur开发出的基于图像内容的相似性特征的图像库检索引擎，并在网上提供了演示站点。国内的研究主要集中在基于图像颜色的查询，也有一部分基于纹理和形状的查询。目前，该技术已成功应用于人脸识别技术；针对
