基于边缘结构几何划分的图像检索方法

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本论文提出了一种新的基于内容的图像检索方法—基于边缘结构几何划分的图像检索方法。该方法用“边缘结构片断(EPS)”描述图像特征,通过对边缘图像的分块编码,利用成熟的文本检索技术建立索引,实现图像的快速检索。 基于边缘结构几何划分的图像检索方法的思想来源于文本信息检索,如何找到并获得图像中的“关键字(KeyWords)”,怎样用成熟的文本检索模型建立索引是本论文所解决的主要问题。 “边缘结构片断(EPS)”是本论文提出的用来描述边缘图像结构特征的重要概念,它是通过对边缘图像进行几何划分而产生的,借助本征矢量来表示。这种图像特征描述方法不仅减少了直接划分灰度图像所带来的灰度冗余信息,避免了复杂景物图像分割及目标提取的困难,同时还隐含了对图像特征进行语义描述的线索,因而对于描述一般无约束条件的图像内容有很强的适用性。 基于边缘结构几何划分的图像检索方法通过对描述训练集图像几何结构的“EPS”的本征矢量进行聚类产生码书,即“关键边缘结构片断(KeyEPSs)”,并借助矢量量化工具对数据库图像的边缘图像进行分块编码,将数据库图像和查询图像描述为类似于文本数据结构的一维数据,进而将文本信息检索的成熟技术引入基于内容的图像检索领域。通过倒排文件的布尔模型的初步查询和计算相似性测度的最终查询相结合建立了一种新的针对图像结构内容的句法描述模型和索引方法。
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