基于矢量量化与LBP的图像检索算法研究

作     者：冀鑫 

作者单位：太原理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：冀小平

授予年度：2016年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：图像检索 矢量量化 LBP算法 直方图 最佳权值 

摘      要：随着“互联网+时代的到来,互联网与传统行业间不断地出现跨界合作,信息传递与信息交互也越发地频繁,网络中和生活中时刻在产生大量的图像。图像在方便了人们工作和生活的同时,也给人们带来了许多思考。例如,如何保存这些图像,如何对这些图像分类,如何从这些海量的图像中查找出与个人相关的图像等许多问题。为了解决这些问题,数字图像处理技术也在不断地向前发展。基于内容的图像检索算法作为研究数字图像处理技术的一个分支,一直是研究的热门课题。颜色特征和纹理特征作为图像内容的重要特征,在图像检索过程中也被广泛使用。本文以基于颜色特征和纹理特征算法为基础,提出了一种新的基于矢量量化与LBP的图像检索算法。主要研究工作如下:(1)在颜色特征方面,针对目前均匀或者非均匀对颜色空间量化存在失真过大,导致量化结果不能够很好地反映图像信息的问题,本文提出了在颜色空间进行矢量量化的算法。首先,将查询图像从RGB空间转换到与人类视觉系统吻合的HSV空间,接着直接对图像的HSV空间进行矢量量化,获取量化码书,然后,按照此码书对查询图像进行编码,统计每个码字出现的频数,将码字频数用直方图体现,最后,将此直方图作为能够代表查询图像颜色特征的颜色直方图,完成颜色特征提取。本文还对单纯依靠矢量量化算法检索图像的结果进行了实验分析。通过设定门限值多次实验,确定了能使查准率和查全率均衡的门限值。同时,通过实验也证明了基于矢量量化的图像检索算法的有效性。(2)考虑到仅靠单一特征检索图像在检索精准度方面的不足,本文在颜色特征的基础上,融合了纹理特征检索。在纹理特征方面,利用圆形邻域的LBP算法提取纹理特征,邻域内部分点的LBP值,通过双线性插值得到,实现邻域空间可变。得到图像所有像素点对应的LBP值后,将LBP值分成间隔相等的区间,统计图像像素点的LBP值落在每个区间的个数,最后形成LBP直方图,完成纹理特征的提取。(3)本文在融合颜色特征和纹理特征方面,采用了加权平均的方法计算图像特征相似度,避免了分别计算颜色特征和纹理特征相似度复杂运算的不足。实验中,通过不断的改变颜色特征和纹理特征的权值,可以反映出颜色空间的矢量量化算法与纹理空间的LBP算法对整体融合算法检索效果的影响。同时,从检索结果得出使得融合算法平均查准率最高的颜色特征和纹理特征的权值,并将这组权值作为融合算法的最佳权值。最后,经过实验,将融合算法与其他研究者提出的算法做了比较,证明了基于矢量量化与LBP的图像检索算法的有效性和优越性。