应用在图像分割中使用小波和CBIR检索算法

Manimegalai.S¹,Senthil.T²

我的学生(应用电子技术),部门的ECE Muthayammal工程学院,Rasipuram Tamilnadu、印度
助理教授、部门的ECE Muthayammal工程学院,Rasipuram Tamilnadu、印度

文摘

市场细分是指一个数字图像的过程划分成多个部分。图像分割通常是用于定位对象和边界(线,曲线等)的图像。大规模处理图片具体目标必须处理各种各样的内容与常规处理步骤。段对象在一个图像,灰度形态学开闭重建使用双多尺度(SEGON)算法。它可以用来建立一个背景(BG)灰度变化的网格,这是识别BG和对象区域。基于内容的图像检索(CBIR)进行了评价对象分割能力在处理大规模数据库的图像。CBIR技术使用视觉内容从大规模数据库搜索图像。对象分割方法可以扩展到其他图像特性,提取和新功能类型可以被纳入该算法进一步提高图像检索的性能。

关键字

基于内容的图像检索(CBIR),双重的多尺度灰度形态学重建,对象分割。

介绍

基于内容的多媒体数据的相似性检索变得重要,因为国际编码标准,如联合摄影专家组(JPEG),电影专家小组1 (mpeg - 1), mpeg - 2, mpeg - 4开始被广泛使用在互联网上和分布式。当一个人考虑手工编码的长度和细节相似度定义,可以公正地声称“形象价值比一千字”。多媒体内容描述标准,即。,MPEG-7, provides formal descriptors for different applications, such as archival, browsing, retrieval, etc. Similarity between two media objects can be evaluated by computing the distance between their numerical feature descriptors. These visual descriptors provide accurate similarity measurement by feature types, such as color, shape, and textures. However, the capability of MPEG-7 descriptors in measuring the similarity is limited to the description space. If the descriptors are not applied to the right feature content in images, improving the retrieval method alone will not yield accurate retrieved results. In other words, it is necessary to perform preprocessing on all database images before applying the descriptors.

我们研究的目的是开发一个健壮的图像对象分割算法与常规处理步骤处理大规模数据库映像。关于视觉信号处理和图像分割为各种应用程序是至关重要的。它描述了过程,每个像素在一个图像标记,这样具有相同标签的像素呈现一致的视觉特征。

这允许一个语义的图像分析方法。进行图像分割的方法之一是利用聚类算法在彩色空间域。、HSV或RGB。分割也可以根据图像的颜色空间的统计描述,例如,颜色直方图。这些方法进行图像的颜色空间域而不是像素域,其结果依赖于初始集群设置。Edge-based分割连接过程简单,但它需要进一步细分一个形象。在颜色提出方法,区域增长方法提供了一组初始的种子区域生长通过比较相邻的像素,与最接近的意思是与该地区合并的颜色。JSEG试图将图像划分为空间连续分离和基于图像同质区域。

高和低的值在图像对应的边界和内部颜色/纹理区域。它使用一个区域合并的方法。实验表明,JSEG大多数彩色图像提供了令人满意的结果。技术将一个图像分为分水岭地区根据其灰度拓扑。地区由分水岭分割,这是由相邻的汇水盆地。多尺度形态学重建用于消除在分水岭分割算法。基于分割的全球形象信息,考虑当地的空间关系进行图像分割。它定义了一个谓词来衡量两个相邻区域之间的边界的证据产生一个图论的代表形象。

预处理

图像分割对CBIR至关重要,因为它从图像中提取必要的和重要的信息。在常规的CBIR系统中,图像分割的检索性能影响的结果。一般来说,从整个图像中提取的特征,这意味着微不足道的BG信息偏差特性,影响检索的性能。处理数据库图像分割,CBIR系统需要定期和高效的预处理和分割算法。SEGON用于大致确定背景区域。背景灰度变化网格构建在这些地区。

数据库的设计目标就是将对象分割图像去除背景无人监督的过程。分割对象被规范化,最低边界圆去除噪声,提高形状描述的准确性。

答:形态学操作

形态学操作执行,以减少杂散点或集群区域,可能会导致错误的核心点检测。这个过程的目的是光滑的,填写和/或删除对象在一个二进制图像。这一步将会去除小面积,从而创建更紧凑的集群。这将有助于使搜索过程更快。

识别的对象在一个图像可以是一个非常困难的任务。技术用于这些二进制图像。这样的技术团分析、连通性分析和形态学图像处理(从希腊语morphe,形状或形式)。形态学的基础处理是然而,在数学上严格的集合理论领域很少需要这种程度的复杂性。

图1利用全球一个图像灰度变化的部分对象

一袋使用技巧而不是标准算法和正式的数学性质。四个基本的形态学操作用于处理二进制图像。如腐蚀、膨胀,打开,关闭。开放的定义是腐蚀后膨胀操作。关闭是一个扩张侵蚀操作紧随其后。

b .背景灰度变化

规范化SE大小B表示为实际B大小的比值图像的宽度。开放形态的重建(附近重建)重建对象/ BG边界附近的区域,来处理我和精确定位的凹/凸灰度变化区域的对象。然而,它是可能的,较小的SEs也满足稳定条件。采用边缘特性我在和估计边缘覆盖率作为第二稳定性判据将有助于做出正确的决定在选择适当的SE大小。

多尺度形态学打开(关闭)重建,MSOR (MSCR),以确定适当的价值,可以帮助部分凸(凹)灰度区域的对象在一个image.”

因为灰度或(CR)操作不同的SEs局限在图像边界,他们不能通过削减图像边界和沿图像边界分割导致错误的对象。随着SE大小可能相对较大的图像相比,它会放大假对象/ BG的面积分割。

图像描述符

作为图像预处理而言,良好的检索性能只能实现时的关键主题的视觉内容可以精确指定在提取特征描述符。例如,形状描述符应该对有意义的商标图案图像中的对象的形状,而不是盲目的整个形象的描述。颜色描述符应该用于表示颜色特征的主要对象,而不是混合特性,包括简单的BG信息。

答:颜色描述符

MPEG-7图像颜色描述符包括颜色布局结构,和主要的颜色。展示图片用适当的颜色空间有助于提取颜色特征数据冗余。使用RGB颜色显示在电脑显示器。然而,对于图像处理应用程序,RGB不是感知统一平等的距离在不同地区或不同维度的RGB空间不对应于相同颜色不同的看法。

一个图像的颜色特征通常是所描述的颜色直方图,不受变化的影响,旋转、翻译和形状调整。

b .形状描述符

根据不同形状描述符提取图像内容索引应用程序。预处理步骤都设计用于不同形状的歧视或识别相同的形状。

c .纹理描述符

MPEG-7由均匀和非均匀纹理描述符。对于前者,均匀纹理描述符(HTD)是旨在从矩形图像提取均匀纹理区域。

HTD适用于任意形状区域,它需要插入(推断)来产生矩形区域提取纹理特征之前消除杂散频率成分。因为它可能由多个任意形状区域的分割图像。

绩效评估

SEGON的性能可以评估在两个方面,即。,the object boundary accuracy of segmented image and its capability in dealing with the object segmentation of large-scale database images.

答:对象分割精度

主观评价图像分割准确性,分割图像比较反对手动标记分割图像。这个监督评价方法需要用户协助和固有限制评估有限范围的分割比较一组预先决定的图像。

b图像检索与形状描述符

SEGON控制步骤的简单和常规分段数据库图像与不同对象的内容。由于几何形状信息和像素颜色灰色的水平,它执行CBIR特性的形状、颜色或评估检索性能SEGON启用。它先后选择查询样品高度确定性特征之一全球分类器输出一个健壮的。

结果和讨论

模拟输出展示了前景和背景之间的分割对象使用基于内容的图像检索方法。未来的工作包括在视频对象分割使用相同的SEGON算法。

结论和未来的工作

一个简单和常规图像对象分割方法,即。,SEGON, has been proposed to deal with large-scale image databases. It performs dual multiscale morphological reconstruction operations on the gray levels of entire images to identify the objects from a macroscopic perspective. With this global BG information, well-segmented regions belonging to the BG can be grasped as a whole by a constructed BG gray-level variation mesh, which enables SEGON to exploit the segmentation efficiency of established methods to refine segmentations. For CBIR applications that deal with large-scale database images, SEGON has helped in extracting accurate object color and shape features, such that multiple feature types can be used to perform retrieval, e.g., multiple instance query with multiple feature types (MIMF).

承认

作者要感谢,Dr.Mrs.S。部门负责人吧,电子与通信工程系,Muthayammal工程学院,为她刺激的评论,在把事情在我帮助我。我们也承认的教授与我们合作设计。

引用

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国际先进研究期刊》的研究在电子、电子、仪表工程