【摘 要】描述了一種基于形狀特征矩的圖像形狀特征提取方法，并提出改進的算法。實驗結(jié)果表明，算法提取的形狀特征具有對平移、旋轉(zhuǎn)和尺度變化的不變性，能夠得到較好的檢索效果。

【關(guān)鍵詞】形狀特征 矩 特征不變性 圖像檢索算法

隨著大數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)的研究和發(fā)展，對信息的存儲、檢索、利用的要求越來越高。圖像檢索是信息檢索的重要領(lǐng)域，如何靈活、高效、準確的對圖像進行檢索就成了當前迫切需要解決的問題之一。基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)是圖像檢索的熱點研究領(lǐng)域之一，并取得了一系列研究成果。

基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)主要是自動提取圖像中對象的顏色、形狀、紋理等特征或者這些特征的組合，計算出檢索圖像特征與目標圖像特征之間的相似度，回饋出檢索結(jié)果。基于形狀特征的圖像檢索在基于內(nèi)容的圖像檢索中占有重要的地位，且已得到廣泛的研究和應(yīng)用，形狀特征包含著豐富的結(jié)構(gòu)信息和語義信息，比較符合人們的視覺特征，且形狀特征的描述、提取等是比較困難的。

本文在研究分析圖像檢索知識的基礎(chǔ)上，提出了一種基于形狀特征矩的圖像檢索算法。首先，研究了基于矩的形狀描述方法，利用Hu不變矩對圖像平移、旋轉(zhuǎn)、尺度變換的不變性，分別提取出示例圖像和圖庫中各圖像的形狀特征向量。其次，利用改進的距離公式計算出示例圖像和圖庫中各圖像的形狀特征向量之間的距離，提出一個可以調(diào)整高低階矩的權(quán)重值，根據(jù)不同實驗結(jié)果進行算法的調(diào)整，保證算法的準確性，滿足用戶對結(jié)果的需求。最后，利用仿真實驗對算法進行了幾何變換不變性分析和圖像檢索性能分析，實驗結(jié)果表明該算法具有較好的檢索效果。

一、一種基于形狀特征矩的圖像檢索算法

（一）基于形狀特征的矩描述方法

step6：算法結(jié)束。

二、實驗結(jié)果及分析

（一）幾何不變性分析

幾何不變性分析即是檢驗算法對圖像平移、尺度及旋轉(zhuǎn)不變性的是否具有有效性，本文從圖像庫中隨機選出兩幅圖像，并對其中一幅圖像進行相應(yīng)的不同類型的幾何變換，同時采用本文的算法進行180度旋轉(zhuǎn)，且提取矩不變量中的前10項作為特征向量。圖（a）和圖（b）分別為圖像庫中兩幅圖像，其中圖（a1）和（a2）分別是圖（a）進行過尺度變化后得到的圖像，尺度變換因子分別為1.2倍、0.8倍，圖（a3）- （a6）分別是對圖像進行順時針300，600，900，1800旋轉(zhuǎn)后得到的圖像，圖（a7）- （a10）分別是圖（a）進行不同位置的平移得到的圖像。

下面分析幾何變換后與變換前的情況，在算法的基礎(chǔ)上利用Hu不變矩來計算他們的距離，Dm代表變換前的距離，Dn代表變換后的距離，D1-D10代表經(jīng)過尺寸、旋轉(zhuǎn)、平移這幾種幾何變換后得到的距離，由于算法的近似性，幾何變換后的圖像與原始圖像之間的距離都在0.01-0.1之間，且遠小于不同的圖像形狀間的距離，因此該算法具有平移、尺度和旋轉(zhuǎn)不變的有效性。

（二）檢索性能分析

由于形狀特征向量具有較好的旋轉(zhuǎn)、平移和尺度變換不變性，適用于對進行過幾何變換的圖像進行檢索。在同等環(huán)境下，對查準率和查全率進行綜合考慮后，由上表可以看出，此檢索算法對于背景單一而形狀突出的圖像的檢索效果良好；對背景相對復(fù)雜而形態(tài)各異的圖像也能得到相對較好的檢索效果。當然表中的數(shù)據(jù)也隨著用戶提出的測試圖像與系統(tǒng)提供的圖庫的變化而變化，但是從總體來看，四類測試圖例的平均查準率與查全率分別為91.4%和93.13%，所以表明此算法能夠得到較好的檢索效果。

三、小結(jié)

隨著大數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)的研究和發(fā)展，對信息的存儲、檢索、利用的要求越來越高，如何有效地檢索多媒體信息稱為當代亟待解決的問題。基于內(nèi)容的圖像檢索正受到國內(nèi)外很多機構(gòu)的關(guān)注，很多研究者長期從事這方面工作，并取得了很多令人矚目的成績，也有許多商用的和研究性的圖像檢索系統(tǒng)已經(jīng)面世。盡管基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)取得了很大的進展，但仍然面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

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