【摘要】：在信息爆炸式增長、多媒體技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展日新月異的時(shí)代,人與人之間對各種多媒體資源共享的需求越來越高,大量的圖片共享需要構(gòu)建高效的檢索系統(tǒng)�，F(xiàn)有的社交圖像搜索技術(shù)主要依賴于文本、圖像以提供用戶給定的查詢。檢索系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性還難以滿足用戶通用性和特定性的各種需求,而且計(jì)算機(jī)視覺、大數(shù)據(jù)發(fā)展如此迅猛,如何構(gòu)建一個(gè)高效的檢索系統(tǒng)成為專家學(xué)者們的研究重點(diǎn)�；谖谋镜臋z索對于圖形圖像的手動(dòng)標(biāo)注具有主觀色彩且工作繁復(fù),傳統(tǒng)檢索方式的缺陷不斷暴露,加上人機(jī)交互方式不斷更新?lián)Q代、觸控設(shè)備發(fā)展快速,使得通過內(nèi)容進(jìn)行檢索的草圖檢索成為研究的重要領(lǐng)域。社交媒體用戶不一定要依賴手工標(biāo)注的關(guān)鍵字查詢或是例圖查詢,而能通過手指或觸屏寫字筆在觸控設(shè)備上勾勒出的草圖,可以全面完整地描述查詢,從而在圖像檢索系統(tǒng)中搜索出相關(guān)圖像,得到想要的結(jié)果。草圖檢索的實(shí)現(xiàn)過程分為圖像的特征描述、特征匹配、相關(guān)索引三個(gè)步驟。本文提出HOG(Histogram of Gradient,梯度方向直方圖)的改進(jìn)圖像描繪子,并將其應(yīng)用于草圖檢索中。第一,是基于多尺度HOG的草圖檢索,采用高斯金字塔將圖像分解到多尺度空間,在所有尺度上進(jìn)行興趣點(diǎn)提取,獲得基于興趣點(diǎn)的多尺度HOG特征。利用圖像的多尺度HOG特征集生成視覺詞典,最終形成與視覺詞典相關(guān)的特征描述向量,通過相似度匹配實(shí)現(xiàn)草圖檢索。第二,在多尺度HOG算法的基礎(chǔ)上,對其進(jìn)行改進(jìn),首先對草圖和圖像進(jìn)行梯度域處理,以縮減草圖和圖像的不一致性,然后進(jìn)行顯著點(diǎn)提取,以顯著點(diǎn)為對象,生成基于顯著點(diǎn)的圖像信息描述符。這種方法可以減少不相關(guān)噪聲對檢索表現(xiàn)的影響。實(shí)驗(yàn)表明了基于多尺度HOG草圖檢索的有效性及其改進(jìn)算法的有效性。梯度場處理和Harris角點(diǎn)提取方法的應(yīng)用豐富了顯著點(diǎn)周圍的灰度輪廓信息,對草圖和圖像尺度的不確定性和一些噪聲具有魯棒性,使得草圖的表示結(jié)果得以優(yōu)化。
【學(xué)位授予單位】：長沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2576700