基于内容的图像检索系统Word下载.docx
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通过仿真实验，对Corel图像库中的500幅图像进行了检索实验。
实验结果表明，本系统计算简单、有效，能够取得较好的检索效果。
关键词：
图像检索；
颜色特征；
纹理特征；
相似性度量；
GUI设计
II
Abstract
Inrecentyears,withthedevelopmentofmultimediatechnologyandtherapiddevelopmentofcomputernetwork,theworldwidedigitalimagecapacityisincreasingatanalarmingrate.Thesedigitalimagecontainsalotofusefulinformation.However,theseimagesarerandomlydistributedthroughouttheworld,theimagecontainsinformationcannotbeaccessedandusedeffectively.Generaltextsearchenginefortheimagedataseemsalmostincapable,thisrequiresafastandaccurateimagesearchingtechnology,alsoknownastheimageretrievaltechnology.
Contentbasedimageretrieval（Content-BasedImageRetrieval,CBIR）itselfisapairofimages,itisindexedbytheimagefeatureextraction,thendeterminethedegreeofsimilarityoftwoimagesthroughthecalculationandcomparisonofthefeaturesandthedistancebetweenthequeryconditions.
ThispaperfocusesontheCBIRsystemdesign,.Thisdesignisfocusedonlow-levelfeatureextraction.ofimage.Thesystemdesignmainlyincludes:
lowlevelimagefeatures（color,texturefeatureextractionanddescription）extractionanddescription,multiplefeaturesfusionandfeaturematchingtechnologyandsoon.Thispaperfirstdiscussesthedomesticandforeigncontentbasedimageretrievaltechnologyresearchstatus,characteristicsandapplicationfieldofretrieval,andthenfromtheimageretrievalsystembasicprinciple,realizationofimagepreprocessing,imagecolorfeature,texturefeatureextraction,andimagelibrary,characteristicdatabase,andthenthroughtheEuclideandistancesimilaritymatching.Finally,thesystemforthequeryinterfaceprovidesafriendlyuserinterface,usingMATLABGUI（GraphicalUserInterface）designandimplementationofacontent-basedimageretrievalsystem,andofthevariousmodulesofthesystemanditsfunctionareintroduced.Throughthesimulationtest,theCorelimagedatabaseof500imagesretrievalexperiment.Theexperimentalresultsshowthat,thissystemhastheadvantagesofsimplecalculation,effective,canobtaingoodretrievalresults.
Keywords：
Imageretrieval;
Colorfeature;
Texturefeature;
Similaritymeasurement;
GUIdesign
目 录
IV
摘要 I
Abstract II
目 录 III
1绪论 1
1.1选题背景及研究意义 1
1.2图像检索技术发展历程 1
1.2.1基于文本的图像检索 1
1.2.2基于内容的图像检索系统 2
1.3CBIR技术应用 3
1.4经典CBIR系统介绍 4
1.5论文结构 6
2图像特征分析 8
2.1图像颜色特征分析 8
2.1.1颜色空间及转换 8
2.1.2颜色量化 10
2.1.3颜色特征的提取方法 11
2.2图像纹理特征分析 13
2.2.1图像纹理特征描述 13
2.2.2纹理特征的提取方法 14
3特征提取算法选择 19
3.1颜色特征提取算法 19
3.1.1颜色的量化 19
3.1.2颜色特征的提取 19
3.2纹理特征提取算法 20
3.2.1图像预处理 20
3.1.2纹理特征的提取 21
4图像特征匹配算法 22
4.1相似度量定理 22
4.2常用的匹配算法 22
4.3本系统的匹配算法 24
5CBIR的设计与实现 25
5.1开发工具及系统运行环境 25
5.1.1开发工具 25
5.1.2运行环境 25
5.2系统结构设计、系统功能 26
5.2.1系统的结构 26
5.2.2系统实现的功能描述 27
5.3系统运行方法及设计结果 27
5.3.1系统运行示例 27
5.3.2设计运行结果 31
5.4性能评价 33
5.4.1性能评价准则 33
5.4.2性能分析 34
6总结与展望 36
致谢 37
参考文献 38
附录A 39
附录B 55
河南理工大学毕业设计（论文）说明书
1绪论
1.1选题背景及研究意义
随着多媒体技术、计算机通信技术及Internet网络的迅速发展，图像多媒体信息来源不断扩大。
图像作为一种内容丰富，表现直观的多媒体信息，长期以来一直受到人们的亲睐。
每天人们熟知的天气预报离不开卫星云图的帮助，公安人员迅速破案需要大量的罪犯图像信息作为辅助，网上时兴的电子购物，也多半是以图像的形式向用户展现商品的。
各种各样的应用需求的出现，使图像信息资源的管理和检索显得日益重要。
基于内容的图像检索技术正是在这种背景下，成为近
10年的研究热点之一。
这项技术的主要思想是根据图像中物体（或区域）的颜色、形状、纹理，空间位置关系等特征以及这些特征的组合来查询图像。
研究该项技术既有深远的意义，也将面临着巨大的挑战。
随着我国社会经济的发展，使得从公共媒体到家庭娱乐、从自然科学到社会科学，每一个领域都渗透着对多媒体技术和因特网技术的应用，都要求对各种资料的智能化的管理。
国内较有代表性的系统有：
浙江大学计算机系研究的基于图像颜色的检索系统PhotoNavigator、清华大学的Internet上静态图像的基于图像内容检索的原形系统、中科院计算技术研究所数字化技术研究室开发的ImageHunter系统、南京邮电学院研制的基于纹理和颜色特征的实验系统等。
这些系统的框架和查询的处理过程都很相似，只是采用的特征和搜索方法各具特色，性能也互有差异。
国外著名系统如：
IBM公司的QBIC系统，是IBM公司与20世纪90年代开发制作的图像和动态景象检索系统，是第一个商用基于内容的图像检索系统，它的系统结构及所采用的技术对后来的检索系统有很深远的影响。
QBIC支持基于示例图像、用户构造的略图、选择颜色、纹理等的查询。
另外国外其他典型系统代表有：
Virage公司的VIR工程系Photobook系统、哥伦比亚大学的VisualSEEK和WEBSEEK查询系统以及美国伊利诺斯大学的MARS系统等。
1.2图像检索技术发展历程
随着数据库管理技术和计算机视觉的发展，图像检索技术自20世纪70年代依赖，一直成为人们研究的热门课题。
从图像检索技术发展的过程来看，主要经历了两个阶段：
基于文本的图像检索阶段和基于内容的图像检索阶段。
1.2.1基于文本的图像检索
56
基于文本的图像检索技术（Text-BasedImageRetrieval,TBIR）属于传统的图像检索技术，它的历史可以追溯到20世纪70年代末。
它主要是对图像进行人工分析，对图像的物理特征、内容特征进行文本注录或标引，建立类似于文本文献注录的索引数据库，并通过检索这些数据库获得图像编号，继而利用这些编号索引实际图像。
TBIR的技术广泛应用，如google、baidu、sohu、yahoo等搜索引擎目前均采用这种方式来检索图像。
但是，这种采用对图像建立关键词等文本描述信息的方式已经越来越不适应图像信息检索的要求，究其原因主要是存在以下几个局限性：
（1）对图像加注文本信息是
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