基于内容的图像检索关键技术研究

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时间:2019-02-14

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1、摘要计算机技术和网络技术的发展,以及多媒体技术的应用导致图像的数量正以惊人的速度增长,如何有效地组织、管理和检索大规模的图像数据库,正成为当前研究的一个相当重要而又富有挑战性的研究课题。本文在全面分析基于内容图像检索领域中的关键技术基础上,重点研究了基于内容的图像检索方法。主要工作包括:1.系统分析和研究了基于内容的图像检索领域的一些关键技术,并且,通过在同一测试环境下的实验,对一些经典的方法进行了比较。2.提出了一种基于边缘点颜色和角度分布的图像检索新方法。此方法既利用了边缘点的角度分布结构,又考虑了边缘点的颜色特征;仿真结果表明

2、,该方法实现简单,有效提高了图像检索的准确率。3.提出了一种结合边缘和兴趣点的图像检索新方法。该方法对2种特征的抽取同时进行,以减少算法的复杂度。检索时,能够自适应地根据兴趣点数目改变两种特征的相似性权重,此算法不但保证了检索算法对旋转、尺度的鲁棒性,而且综合考虑了图像的全局和局部特征,进一步提高系统的检索准确率。4.用Matlab7.1设计和搭建了一个基于内容的图像检索系统,实现了多种图像检索技术,为不同算法的效果验证提供了同一平台。关键词:基于内容的图像检索区域兴趣点基于兴趣点的环形直方图相关反馈AbstractWithther

3、apiddevelopmentofcomputer,Internettechniquesaswellastheapplicationofmultimedialeadingtothenumberofimagesgrowingataremarkablerate,howtoorganize,manageandretrievallargeimagedambaSeisbecomingaveryimportantandchallengingsubject.Content-basedimageretrieval(CBIR)becomesoneof

4、themostactiveresearchfocusesofimplementationofmultimedia.Inthispaper,accordingtOthehotpointofthecurrentresearchofCBllLbasedontheanalyzinganddiscussingforthekeytechniquesofCBIR,wemainlyresearchtheilnageretrievalalgorithmsbasedonoverallandlocalcharacteristics.Themaincont

5、entofthispaperaresummarizedasfollows:1.SomekeytechniquesandalgorithmsofCBIRaredeeplyanalyzedanddiscussed.Moreover,wecomparesomeclassicalmethodsinthesametestingenvironment.2.AnovelalgorithmforimageretrievalbasedOiledgepointsispresented.IttakesnotonXyedgeaIl哲edistributio

6、nstructureintoconsideration,butalsothespacecolorinformationofedgepoints.Experimentalresultsshowthatthisalgorithmissimpleandimprovestheimageretrievalefficiency.3.Anovelapproachusingcombinedfeaturestoretrieveimagesispresented.Thefeaturedetectioninthisworkisanintegratedpr

7、ocess:edgesandinterestpointsaredetecteddirectlybasedontheHarrisfunction.socomplexofalgorithmisreduced.Experimentalresultsshowthissystemhasgoodperformance.4.WedesignaCBIRsystemasthetestplatformforvariousimageretrievalalgorithms,whichisanexperimentalflamesystem.Theoperat

8、ionsystemplatformfordeveloping0111"CBIRtestsystemisWindowsXP,andthedevelopmentenvironmentisMatlab7.1.Keywords:Content

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