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基于内容的图像检索技术研究及其系统实现
中文名称: 基于内容的图像检索技术研究及其系统实现
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论文编号: 3514659收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research and Implementation of Content-based Image Retrieval Techniques
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 教育技术学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 基于内容的图像检索 相似测度 多分辨率划分 主色 相关反馈
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: (略)像检索(CBIR,Content-based Image Retrieval)是直接采用图像内容进行图像信息查询的检索,这一领域是多媒体检索中的热门课题之一.基于内容的图像检索方法,其主要思想是根据图像所包含的色彩、纹理、形状以及对象的空间关系等低层次图像特征来(略),建立图像的特征矢量作为索引,检索方法目前主要是根据图像的多维特征矢量进行相似查询. 本文主要研究基于图像颜色特征的检索.在回顾了图像检索技术的发展历程之后,我们阐述了基于内容的图像检索中的关键(略)出了一种多分辨率分块主色法的颜色空间索引技术.我们首先对图像在不同分辨率(指的是不同分块密度)下进行分块,根据人类视觉和心理学特点,将RGB颜色空间转换到与人类视觉一致的HSI颜色空间,然后在HSI颜色空间提取出各分块中颜色数目最多的色彩(称(略)对每一分块的特征给出了一种特征向量表示方法,进而形成整幅图像的颜色特征空间. 由于特征矢量都是高维的,因此,在基于内容的检索中,距离计算会耗费大量的时间.为了降低特征空间中的维数,文中详细给出了颜色空间的量化算法,使(略)降低.在图像的...
Content-based Image Retrieval (CBIR) is a kin(omitted)eval, which directly use content of an image for information search, it is becoming an important directi(omitted)imedia retrieval field. In order to analysis the information incl(omitted) image, the CBIR system always utilizes the color, texture, sha(omitted)er low level image features, to establish the feature vectors as retrieval index. In present time, the main CBIR method is similarity search ba(omitted)ti-dimensions feature vector of image.The ...
目录:
第1章 绪论第8-16页
  ·问题的提出第8-9页
  ·本课题的研究在教育技术学中的意义第9-10页
  ·图像检索技术的发展历程及现状第10-14页
    ·基于文本的图像检索技术第11页
    ·基于内容的图像检索技术第11-12页
    ·典型图像检索系统介绍第12-14页
  ·本人主要工作第14-15页
  ·本文的主要研究内容与论文结构第15-16页
第2章 基于内容的图像检索相关技术第16-33页
  ·计算机信息检索技术第16-18页
    ·索引策略第17页
    ·检索函数第17-18页
  ·CBIR系统框架第18-20页
  ·特征提取第20-25页
    ·颜色特征第20-21页
    ·纹理特征第21-22页
    ·形状、形状轮廓第22-23页
    ·空间信息特征第23-25页
  ·相似性度量第25-27页
    ·距离度量法第25-27页
    ·神经网络学习法第27页
  ·特征索引技术第27-29页
    ·维数减缩第28页
    ·多维索引技术第28-29页
  ·相关反馈第29-30页
  ·CBIR遗留问题第30-33页
第3章 多分辨率分块主色检索方案第33-43页
  ·概述第33-34页
  ·颜色空间的选择第34-37页
  ·颜色空间的量化第37-38页
  ·基本思想和分块策略第38-39页
  ·分块特征抽取和相似性度量第39-40页
  ·利用相关反馈改善查询效果第40-43页
    ·使用相似度移动查询向量第41页
    ·使用方差调整距离测度第41-43页
第4章 系统实现及关键技术第43-62页
  ·系统框架第43-44页
  ·数据管理第44-45页
  ·图像入库第45页
  ·图像查询第45-46页
  ·关键技术第46-56页
  ·实验与评价第56-62页
    ·性能评价方法第56-58页
    ·实验结果第58-62页
第5章 结论及进一步工作第62-63页
参考文献第63-67页
致谢第67页
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