【摘要】：在信息爆炸式增長、多媒體技術及互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展日新月異的時代,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建高效的檢索系統(tǒng)�，F(xiàn)有的社交圖像搜索技術主要依賴于文本、圖像以提供用戶給定的查詢。檢索系統(tǒng)的準確性、實時性還難以滿足用戶通用性和特定性的各種需求,而且計算機視覺、大數(shù)據(jù)發(fā)展如此迅猛,如何構建一個高效的檢索系統(tǒng)成為專家學者們的研究重點�；谖谋镜臋z索對于圖形圖像的手動標注具有主觀色彩且工作繁復,傳統(tǒng)檢索方式的缺陷不斷暴露,加上人機交互方式不斷更新?lián)Q代、觸控設備發(fā)展快速,使得通過內(nèi)容進行檢索的草圖檢索成為研究的重要領域。社交媒體用戶不一定要依賴手工標注的關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)中搜索出相關圖像,得到想要的結果。草圖檢索的實現(xiàn)過程分為圖像的特征描述、特征匹配、相關索引三個步驟。本文提出HOG(Histogram of Gradient,梯度方向直方圖)的改進圖像描繪子,并將其應用于草圖檢索中。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,在所有尺度上進行興趣點提取,獲得基于興趣點的多尺度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的特征描述向量,通過相似度匹配實現(xiàn)草圖檢索。第二,在多尺度HOG算法的基礎上,對其進行改進,首先對草圖和圖像進行梯度域處理,以縮減草圖和圖像的不一致性,然后進行顯著點提取,以顯著點為對象,生成基于顯著點的圖像信息描述符。這種方法可以減少不相關噪聲對檢索表現(xiàn)的影響。實驗表明了基于多尺度HOG草圖檢索的有效性及其改進算法的有效性。梯度場處理和Harris角點提取方法的應用豐富了顯著點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,使得草圖的表示結果得以優(yōu)化。
【學位授予單位】：長沙理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2576700