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三月份月报

2012-04-01 2页 pdf 89KB 19阅读

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三月份月报 三月份月报 一、 本月总结 本月第一周领受了任务“基于内容的图像检索”,在王老师的细心讲解下明 白了任务的具体含义和所需要掌握的知识,然后开始找资料和编写程序。以下特 列出本月的任务进度。 一开始,翻看了十几份论文,发现其中的《基于内容的图像检索中特征性能 分析》一文介绍的很详细,遂将此文从前至后阅读三遍,且将关键之处勾画加旁 注。意识到基于内容的图像检索目前尚处于底层视觉特征层,即用纹理,颜色, 形状等特征表述图像的视觉特征,于是决定从此入手,先把这几种方法的原理摸 清楚后再代码实现之。 纹理...
三月份月报
三月份月报 一、 本月 本月第一周领受了任务“基于内容的图像检索”,在王老师的细心讲解下明 白了任务的具体含义和所需要掌握的知识,然后开始找资料和编写程序。以下特 列出本月的任务进度。 一开始,翻看了十几份论文,发现其中的《基于内容的图像检索中特征性能 》一文介绍的很详细,遂将此文从前至后阅读三遍,且将关键之处勾画加旁 注。意识到基于内容的图像检索目前尚处于底层视觉特征层,即用纹理,颜色, 形状等特征述图像的视觉特征,于是决定从此入手,先把这几种方法的原理摸 清楚后再代码实现之。 纹理是目前图像特征的一个非常重要的组成成份。它包含了物体表面结构组 织排列的重要信息以及它与周围环境的联系。提取纹理特征的一种常见且有效的 方法就是 Gabor 小波变换。其主要思路是:先选定一些方向和尺度,然后生成响 应的 Gabor 核的实部和虚部,接着分别对实部和虚部进行快速傅里叶变换,对变 换后的结果求模值,最后求模矩阵的均值与方差。其中值得说明的是 Gabor 小波 集是非正交性的,滤波后的图像貌似有冗余信息。 提取颜色特征有很多种选择,但是本程序仅选择基于 HSV 颜色模型提取颜 色特征的方案。原因在于 HSV 颜色模型是最适合肉眼分别的模型。HSV 模型的 细节和传统的 RGB 模型有很大的不同。HSV 颜色模型是一个均匀空间,且 3 个 坐标是独立的,模型上的坐标点之间的欧几里德距离与色彩之间感觉上的距离是 成正比例的。因此在许多颜色特征提取的实验中,大量使用此模型。 颜色特征提取的过程很简单。即:先将 H,S,V 三个分量细分成若干等份, 然后统计每一个 H,S,V 所包含的像素点数,最后求其频率,此即为特征值。 最后计算两张图像之间特征值的相似性,计算相似性的方法前人已经提出了 很多,在此不再赘述。 我个人认为,检索效果的好坏唯一决定因素为算法的优劣。不过这几年, OpenCV 库一直在更新,很多处理同一个任务的新算法被陆续加了进来,我们绝 不能认为图像检索的算法已经很成熟了或者快达到了成熟的阶段了,因为就目前 的现状而言检索的效果还是差强人意,这也是很多图像方面的大牛和 Intel 等国 际大公司一直不断努力的一个驱动力。 以上为任务的实现过程的简介,下面是完成任务过程中克服的困难。 其一,对 OpenCV 库不熟悉,不知道哪里该用什么函数,也不知道 OpenCV 中是否有实现某种功能的函数。遇到此问很痛苦,网上搜索效果不好(一般是 含有确定的 OpenCV 库函数的搜索语句较易得到超链接结果)。只好硬着头皮将 老外写的一本《学习 OpenCV》(中文版)看了前五章,才对 OpenCV 库函数有 一点入门的认识,了解了一些库函数的意义和参数的含义,这对后面的编码阶段 起到不小的作用。 其二,Gabor 小波变换的代码实现。这个阶段主要是对矩阵操作的过程不熟 悉,有些涉及到图像的通道,元素类型时候就容易掉到“陷阱”里,导致苦苦调 试仍得不到理想结果。解救的是找到 Mat 相关知识仔细阅读,理解它的操 作具体含义和特点。 其三,在计算 HSV 直方图的阶段出现检索效率下降。使用完直方图后没有 将其内存 delete 掉,导致内存泄漏,物理内存疯狂增加,也让检索的速度急剧下 滑。这个不是语法错误,亦不是逻辑错误,而是编写代码不仔细造成的。 二、 下个月计划 下个月(即四月份)计划完成以下三件事。 第一、输出匹配的图像的经过 Gabor 小波变换后的图像和 HSV 直方图。 第二、统计出做出的软件的图像检索的查准率和查全率。 第三、查阅有关图像人工训练及并行查找的相关资料。 BY 王世兵
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