形状特征与检索性能：基于几何标记、小波尺度空间的研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于形状的图像检索技术，作者为贺静芳，导师为彭进业，专业为信号与信息处理，来自西北大学，完成于2007年。论文集中研究了形状特征的提取、相似性度量以及与颜色、纹理、语义特征的结合，重点分析并改进了几何标记特征（Gs）、小波尺度空间特征（WSS）和小波-傅立叶特征（WFD）的形状检索方法，并通过MATLAB和ACCESS实现了一个实验系统进行性能评估。" 在基于形状的图像检索技术中，形状特征起着至关重要的作用。传统的形状特征检索技术主要包括形状特征的提取，如边缘检测、轮廓跟踪等，以及相似性度量，用于比较不同图像之间的形状相似度。然而，这些方法往往对形状的尺度变化、旋转不具有不变性。 论文首先对几何标记特征进行了改进。通过利用形状主轴的长度和端点信息，实现了尺度和旋转的归一化，这样即使形状经过旋转或缩放，其特征向量依然能够保持一致。这种方法增强了对噪声的鲁棒性，解决了传统几何标记特征不具有的旋转和尺度不变性问题。 其次，针对小波尺度空间特征，论文提出了一种新的提取方法。结合形状的主轴长度和端点信息，可以减少对边界起点变化的敏感性，从而提高特征的稳定性。同时，论文还研究了小波-傅立叶特征，这是一种将小波分析与傅立叶变换相结合的方法，能更好地捕捉形状的频域特性。 为了验证这些改进算法的有效性，论文构建了一个基于MATLAB和ACCESS的图像检索实验系统，设计了用户界面，并依据MPEG-7标准建立了检索性能评价方案。选择了四个图像测试集，运用三种不同的评价方法对八种形状特征的检索结果进行了客观评价。实验结果显示，使用改进后的形状特征进行检索能获得更优秀的检索效果。 关键词涵盖的领域包括基于形状的图像检索、几何标记、小波尺度空间和检索性能评价，这些都是论文研究的核心内容。这篇论文对于理解和优化基于内容的图像检索技术，特别是在形状特征处理方面，提供了宝贵的理论和实践指导。