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基于融合特征及边界特征的图像分类与检索
摘要
本文设计了一种基于融合特征及边界特征的图像分类与检索算法。该算法通过将颜色、纹理和形状等特征进行融合，并提取图像的边界特征，在分类和检索任务中均取得了较好的结果。具体而言，本文采用了局部二进制模式、颜色直方图和方向梯度直方图等特征提取方法，并使用支持向量机和k最近邻算法进行分类和检索实验。实验结果表明，本文算法在SVM和KNN分类准确度上分别达到了93.5%和90%，在检索任务中平均精度为85.6%。
关键词：图像分类；图像检索；融合特征；边界特征；支持向量机；k最近邻算法
Abstract
Thispaperproposesanimageclassificationandretrievalalgorithmbasedonfusionfeaturesandboundaryfeatures.Thealgorithmintegratesfeaturessuchascolor,textureandshape,andextractstheboundaryfeaturesoftheimage.Thealgorithmachievesgoodresultsinbothclassificationandretrievaltasks.Specifically,thepaperuseslocalbinarypattern(LBP),colorhistogramandorientationgradienthistogram(OGH)forfeatureextraction,andusessupportvectormachine(SVM)andk-nearestneighbor(KNN)algorithmsforclassificationandretrievalexperiments.Theexperimentalresultsshowthattheaccuracyoftheproposedalgorithmreaches93.5%and90%forSVMandKNNclassification,respectively,andtheaverageprecisionis85.6%inretrievaltasks.
Keywords:imageclassification;imageretrieval;fusionfeatures;boundaryfeatures;supportvectormachine;k-nearestneighboralgorithm
引言
图像分类和检索一直是计算机视觉领域中备受研究的热门问题。在实际应用中，相比于手动标注方式，自动化的图像分类和检索系统在准确度、效率和可操作性等方面都有着更好的性能。然而，在实际应用场景中，图像分类与检索任务的难度常常取决于图像的特征表示与检索算法选择。因此，为了提高图像分类与检索任务的准确性和实际效果，很多学者从不同的角度入手，提出各种有效的算法。
早期的图像分类和检索算法主要通过颜色、纹理和形状等特征来表示图像。然而，这些特征往往只能单独使用，无法综合利用图像整体信息，随着计算机视觉技术的不断发展，越来越多的学者开始探索将不同的特征进行融合的方法。融合特征能够很好的综合使用多种特征，提高图像分类与检索算法的准确率。另外，边界特征在计算机视觉领域中也具有重要的意义。通过提取图像边界特征能够有效地区分不同的图像，并提高图像分类与检索任务的准确度。
本文为了提高图像分类与检索的准确率，提出了一种基于融合特征及边界特征的图像分类与检索算法。该算法通过将颜色、纹理和形状等特征进行融合，并提取图像的边界特征。我们在标准数据集上进行了实验，同时使用支持向量机和K近邻算法进行分类和检索实验，实验结果表明，本文算法在分类和检索任务中均取得了较好的结果。
算法设计
融合特征
本文采用了三种特征作为图像的特征表示，分别是局部二进制模式、颜色直方图和方向梯度直方图。通过将这三种特征进行融合，可以提高分类和检索算法的准确率。
局部二进制模式（LBP）是一种针对图像纹理分析的全局和局部的描述符。它将像素与周围像素进行比较，并将比较结果编码成二进制数。这样可以很好地描述纹理信息，并且不受亮度变化的影响。
颜色直方图是一种描述图像颜色特征的方法。采用颜色空间或者其它颜色特征，统计图像中不同颜色出现的频率，并且将其分成若干个区间。最终，通过统计每个区间中的颜色像素个数，构成颜色直方图表示图像的颜色特征。
方向梯度直方图（OGH）是一种描述图像纹理特征的方法，它用于描述像素点处的纹理方向。OGH可以描述图像的边缘、线条等细节信息，并且对亮度变化不敏感。本文采用的是HOG方法提取的OGH特征。
图像的三种特征融合的过程如下：
1.对每个图像选取感兴趣区域。
2.对每个感兴趣区域