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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:吳信誠
研究生(外文):Shien-Cheng Wu
論文名稱:高維度統計資料分析與影像資料庫之搜尋技術
論文名稱(外文):A Fast Image Retrieval System Using High Order Fuzzy Statistics Model Parameters
指導教授:蘇文鈺蘇文鈺引用關係
指導教授(外文):Wen-Yu Su
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:資訊工程學系碩博士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:66
中文關鍵詞:影像分割統計模型參數直方統計圖EM演算法搜尋索引
外文關鍵詞:image segmetationindexinghistogramsearching
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由於現今是網路流通、資訊爆炸的時代,對於各種資料(網頁、文章、影像、音樂等)的需求量都很大,而且在要求尋找資料的速度要快速、搜尋結果要合乎使用者的需求,都是現代資料搜尋的趨勢。因此在資訊資料庫的建立與搜尋技術的研究上,在近幾年也有許許多多的研究與發展。
在影像的搜尋技術上,不外乎擷取影像的特徵,將所擷取出的特徵做處理(正規化、轉換特徵空間)成為另一種特徵表示法,利用所處理得到的特徵建立為影像的索引(index),最後依據建立的索引發展出合適的搜尋技術。代表影像的特徵通常由色彩、物體的外形輪廓、或者將影像做傅立葉轉換(fourier transform)、小波轉換(wave- let transform)取其轉換後的係數值作為特徵等。在本論文中利用影像的色彩資訊與影像中局部灰階值的統計特性作為影像的特徵,最後依據色彩資訊與統計特徵參數從影像資料庫中找到相似的影像。我們的系統分為三大部分:第一部份為色彩影像分割(color image segmentation),利用顏色在影像中的分布情形將分割影像為若干小區域,而每個區域具有相似的色彩分布,並記錄其中色彩區域的顏色分佈值與佔有比例。第二部份為影像內容的統計模型估計,並記錄下統計模型的參數值。第三部份為影像相似度的判別,我們根據前兩部分所獲得的資訊作為判斷影像相似的根據,可以由色彩主導、影像內容統計特性主導、或是結合兩特徵做二階層式(2-level)搜尋的結果顯示。
With the growing sizes of today’s digital image database, fast retrieval methods are mandatory. Though shape and color are the most popular features in many retrieval systems, it is possible that other abstract representations can also be used to extract additional useful information for this application. For example, quite a few high order statistics methods were successfully used in texture image classification. In this paper, we present a fast retrieval system using a maximally simplified fuzzy parametrical statistic representation and a color region representation, and combine them be with a 2-level matching strategy based on an input reference image. The proposed statistics model is used to explore the spatial relationship among the neighboring image pixels. Among the retrieval images, some of them are highly related to the input reference image even in a human point of view.
英文摘要i
中文摘要ii
致 謝iii
目 錄iv
表 目 錄vi
圖 目 錄vii
符 號x

1 研究動機與目的1
1.1研究動機1
1.2研究目的3
2 色彩影像分割技術(Color Image Segmentation Technique)5
2.1同質特徵(Homogeneity Feature)5
2.2直方統計圖分析方法(Histogram Analysis)9
2.3色彩特徵分析(Color Feature Analysis)13
3 高維度機率統計模型18
3.1統計模型估測方法之介紹18
3.2直方統計圖法與核心估計法(Histograms and Kernel Estimates)23
3.3以分群為基礎的機率估計法(Cluster-Based Probability Estimation)25
3.3.1分群分析法:K-means Algorithm 25
3.3.2 EM演算法的簡介 27
3.3.3調整統計模型參數經由EM演算法 29
4 影像比對與搜尋技術 34
4.1影像特徵索引(Image Feature Indexing) 34
4.1.1色彩特徵索引(Color Feature Indexing) 34
4.1.2統計特徵索引(Statistical Feature Indexing) 35
4.2影像比對與搜尋 38
4.2.1影像特徵比對(Similarity Measure) 39
4.2.2影像搜尋(Searching) 41
5 實驗結果討論 45
5.1系統實作(System Implementation) 45
5.2實驗結果比較(Experimental Result Comparison) 46
5.2.1依不同搜尋條件的搜尋結果比較 47
5.2.2從第一層搜尋後選取不同影像張數作第二層搜尋的搜尋結果比較 58
5.3實驗效能討論 60
6 結論與未來發展方向 62
參考文獻 64
[1]A. Gupta and R. Jain, “Visual information retrieval”, Commun, ACM, Vol.40, pp.70-79, 1997.
[2]Albento del Bimbo, Visual Information Retrieval, Morgan Kaufmann, 1999.
[3]A. K. Jain and R. C. Dubes, Algorithms and Clustering Data, Engle-wood Cliffs, NJ : Prentice-Hall, 1988.
[4]B. W. Silverman, “Density estimation for statistics and data analysis”, London, Chapman and Hall, 1986.
[5]David W. Scott, “Multivariate density estimation : theory, practice, and visualization”, New York, Wiley, 1992.
[6]D. C. Tseng and C .H. Chang, “Color segmentation using perceptual attributes”, in IEEE Int. Conf. Image Processing, pp.228-231, 1992.
[7]Dempster, N. Larird, and D. Rubin, “Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm”, Jour. Of Royal Stat. Soc. pp.1-39, 1977.
[8]Fan, G., Xia, X.-G., “Maximum likelihood texture analysis and classification using wavelet-domain hidden Markov models”, Signals, Systems and Computers, Conference Record of the Thirty-Fourth Asilomar Conference on, Vol. 2, pp.921-925, 2000.
[9]Fernand S. Cohen, Zhigang Fan, and Maqbool A. Patel, “Classification of Rotation and Scaled Textured Images Using Gaussian Markov Random Field Models”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.13, No.2, pp.192-202, Feb. 1991.
[10]Heng-Da Cheng and Ying Sun, “A Hierarchical Approach to Color Image Segmentation Using Homogeneity”, IEEE Trans. on Image Processing, Vol.9, No.12, pp.2071-2082, December 2000.
[11]H. D. Cheng, X. H. Jiang, Y. Sun, and J, L. Wang, “Color image segmentation : Advances and prospects”, Pattern Recognit., to be published.
[12]Hornegger, J., “Statistical modeling of relations for 3-D object recognition”, Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP-97, Vol.4, pp.3173-3176, 1997.
[13]J. A. Fessler and A. O. Hero, “Space alternating generalized expectation maximization algorithm”, IEEE Trans. on Signal Processing, pp.2664-2677.
[14]J. Besag, “Spatial interaction and the statistical analysis of lattice systems(with discussion)”, J. Roy. Stat. Soc., Ser. B, Vol.36, pp.192-236, 1974.
[15]J. Dowe, “Content based retrieval in multimedia imaging”, in Proc. SPIE Conf. Storage and Retrieval for Image and Video Database, 1993.
[16]J. R. Parker, Algorithm for Image Processing and Computer Vision, New York : Wiley, 1997.
[17]J.-S. R. Jang, C. T. Sun, and E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing, NJ : Prentice Hall, 1997.
[18]Kris Popat and Rosalind W. Picard, “Cluster Based Probability Model and Its Application to Image and Texture Processing”, IEEE Trans. on Image Processing, Vol.6, No.2, Feb. 1997.
[19]Mark D. Fairchild, Color Appearance Models, Addison-Wesley, 1998.
[20]Meilijson, “A fast improvement to the EM algorithm on its own terms”, Jour. of Royal. Stat. Soc. Ser. B, pp.127-138, 1989.
[21]Micheal K. Tsatsanis and Georgios B. Giannakkis, “Object and Texture Classification Using Higher Order Statistics”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.14, No.7, pp.733-750, July 1992.
[22]R. C. Gonzalez and P. Wintz, Digital Image Processing, Reading, MA : Addison-Wesley, 1987.
[23]R. O. Duda and P. E. Hart, Pattern Classification and Scene Analysis, New York : Wiley, 1973.
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