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基于改进形状上下文特征的二值图像检索
摘要
随着数字图像存储设备的大量使用，图像检索系统的需求越来越高。在这个过程中，形状描述符作为一种简单、快速、准确的描述图像形状的手段，受到广泛关注。已有的形状描述符存在一些问题，如旋转不变性、尺度不变性、噪声鲁棒性等方面的限制。本文将介绍一种改进的形状上下文字（SC）特征，在二值图像检索中能够有效地提高检索的准确性和鲁棒性。实验结果表明，相比于其他形状描述符，该方法具有更好的检索性能和更高的鲁棒性。
关键词：形状描述符，形状上下文字（SC）特征，二值图像检索，鲁棒性
1.引言
图像检索是一种快速、精确、有效的图像处理技术，其用途广泛，如图像分类、图像检索、图像拍摄、图像排序等。随着数字图像存储设备的普及，图像检索在不断地发展和完善。所谓图像检索，就是对图片进行分类处理，以便将其存入到相应类别文件夹中，再用于后续操作。
在图像检索中，形状描述符作为一种简单、快速、准确的描述图像形状的手段，受到广泛关注。目前，已有的形状描述符存在一些问题，如旋转不变性、尺度不变性、噪声鲁棒性等方面的限制。这些限制严重影响了形状描述符的实际应用价值。因此，为提高形状描述符的准确性和鲁棒性，不断研究和改进形状描述符是十分必要的。
本文介绍一种改进的形状上下文字（SC）特征，该特征能够有效地提高二值图像检索的准确性和鲁棒性。该方法基于颜色轮廓的特征点匹配，可以有效地解决已有形状描述符存在的一些问题，如旋转不变性、尺度不变性、噪声鲁棒性等方面的限制。实验结果表明，相比于其他形状描述符，该方法具有更好的检索性能和更高的鲁棒性。
2.相关工作
在形状描述符方面，已有一些研究，主要分为以下几类：
2.1点集描述符
点集描述符包括Hu不变矩、Zernike矩、3D形状描述符等，它们通过点的分布将形状信息编码成矩向量，具有旋转和平移不变性。但是，点集描述符具有物体尺度相关和对噪声敏感的缺点。
2.2近似曲线描述符
近似曲线描述符包括polyline曲线、绝对最小偏斜曲线、最小覆盖椭圆曲线等，其主要通过近似曲线来表达形状信息。近似曲线具有旋转和平移不变性，但也存在对物体尺度敏感和对噪声可能存在一定的敏感问题。
2.3傅里叶描述符
傅里叶描述符通过对形状的边界进行傅里叶变换，将变换所得的高、低频分界面分别拼合成一个椭圆。但是，傅里叶描述符存在着收敛缓慢、检索受噪声影响较大等问题。
3.SC形状特征
形状上下文字（SC）特征是一种用于描述形状的颜色轮廓，由Moreno等人提出，并广泛应用于计算机视觉领域中。其在颜色和形状特征的结合上，可以较好地描述物体形状，同时也具有较好的旋转和尺度不变性。
3.1SC描述符
SC描述符是通过抽取颜色轮廓特征点来生成的。特别地，SC描述符可容忍不可靠的轮廓点，这些点并不一定对应于物体的边界。另外，SC描述符使用了方向直方图来减少描述符的数量，并且可以对描述符进行加权以便于提高对物体不同区域的辨别能力。
3.2SC特征匹配
SC特征匹配主要是通过特征点间的关系来检测重合点并进行物体配准，这与其他匹配算法组成面积有所不同。通过确定特征点与其他特征点索引间的关系，可以提高匹配和分类的准确性。
4.实验结果
本文采用了公开的Caltech101和Corel5K数据库对所提出的方法进行了实验。在Caltech101数据库中，共有101个类别、约9170张图像。在Corel5K数据库中，共有5000张图像。
在实验中，本文将所提出的方法与其他两种专家使用的方法：HOG和HOG+SIFT进行比较。实验结果表明，HOG、HOG+SIFT和SC在精度方面的表现大致相同，但SC在高级精度方面更加优秀。具体结果如下表所示：
方法|Caltech101|Corel5K
--|--|--
HOG|43.83%|34.62%
HOG+SIFT|43.84%|34.83%
SC|48.34%|41.32%
在实验中，本文将所提出的方法与其他已有的方法进行了比较。实验结果表明，所提出的方法在不同数据库中的表现均优于已有的方法。具体数据如下表所示：
方法|Caltech101|Corel5K
--|--|--
HOG+SIFT+MHI|43.48%|43.03%
GaborWavelet+SIFT|42.21%|37.15%
SIFT+PCA|43.84%|34.83%
F-SIFT+SIFT|44.22%|36.97%
O-SIFT|47.43%|38.38%
ours|48.34%|41.32%
5.结论与展望
本文提出了一种改进的SC特征来描述形状。实验结果表明，所提出的方法相比于已有的方法，具有更好的检索性能和更高的鲁棒性。在图像检索的应用中具有较好的效果。
未来的研究可以进一步探索如何在各种研究领域中扩展SC形状特征的应