形状特征与检索技术：几何标记、小波尺度空间的研究

"这篇论文是西北大学贺静芳硕士关于基于形状的图像检索技术的研究，主要探讨了形状特征提取、相似性度量以及与颜色、纹理、语义特征的结合。作者对几何标记特征（Gs）、小波尺度空间特征（WSS）和小波-傅立叶特征（WFD）的形状检索方法进行了改进，并开发了一个基于MATLAB和ACCESS的实验系统，对检索性能进行了客观评估。" 基于形状的图像检索技术是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要研究方向，它主要关注图像的内容而非其元数据，如文件名或创建日期等。这一技术的发展极大地促进了图像数据库的管理和搜索效率。在当前的图像检索技术中，形状特征起着至关重要的作用，因为形状是图像内容的直观且易于识别的部分。 论文中，作者首先分析了现有的形状特征检索技术，这些技术主要包括形状特征的提取、相似性度量方法，以及如何将形状特征与其他如颜色、纹理等低级特征或语义特征相结合。形状特征的提取是基础，而相似性度量则用于比较和匹配不同的形状。 在改进的算法部分，作者针对几何标记特征进行了优化。通过利用形状的主轴长度和端点信息，实现了形状的尺度和旋转归一化，这样即使在形状大小和方向发生变化的情况下，也能保持特征的一致性，增强了对噪声的鲁棒性。 其次，对于小波尺度空间特征，作者同样引入了主轴长度和端点信息来改善特征提取，减轻了对边界起点变化的敏感性，提高了特征的稳定性。此外，还研究了小波-傅立叶特征的提取，这种特征结合了小波变换和傅立叶变换的优势，能够更全面地捕捉形状的局部和全局信息。 论文的实践部分，作者构建了一个集成于MATLAB和ACCESS的图像检索实验系统，提供了用户友好的界面。参照MPEG-7标准，设计了检索性能评价方案，并选择了多个图像测试集，采用多种评价方法对8种不同形状特征的检索效果进行了客观的评估。实验结果显示，采用改进的形状特征进行检索能取得较好的检索效果。 这篇论文对基于形状的图像检索技术进行了深入研究，提出了改进的特征提取方法，并通过实验验证了其有效性，为图像检索技术的进一步发展提供了有价值的参考。