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《試析基于內容圖象檢索中關鍵技術的研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、西安電子科技大學碩士學位論文基于內容圖象檢索中關鍵技術的研究姓名：乃學尚申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機系統結構指導教師：田玉敏2002.1.1摘要f，f本文主要用整數小波變換研究基于內容的圖象檢索技術，該算法的優(yōu)點在于：整數小波變換的輸入輸出都是整數，適合數字圖象處理；使用4、波變換可以用彩分辨率分析提取圖象特征，可以降低特征量的維數?！疚氖紫冉榻B了小波變換的基本知識，上升型方案和整數小波變換。其次用整數小波變換對彩色圖象進行多分辨率分析；由于小波變換的低頻部分保持了圖豫的r既iq，幽此用小波變換低頻部分的局部區(qū)域能量和F一范數作為彩色圖象的
2、特釕m]星，對圖象進行檢索，可以降低特征量的維數，提高檢索速度。此外，由于紋理圈象f
3、々扛蛭特征表現在細節(jié)部分，而高頻部分的小波系數體現了圖象的細節(jié)，所以從i到蘭，J、波系數中提取的特征，能夠表征紋理圖象的主要特性；實驗結果表明，用1幺，J法檢索紋理圖象，能夠達到較好的檢索效果，并且對亮度不敏感，這一特點是傳統的紋理分析方法難以達到的。圈象匹配算法中使用了比值相似度定義，這種相似度計算簡單，易于實現，而且能夠獲得較好的檢索結果。還實現了基于顏色矩的彩色圖象檢索算法，基于區(qū)域不變矩的二值目標檢索算；扎提出了一種CBIR系統模型，介紹了常用的CBlR
4、系統評價標準。最后慨述廠(1BIR芎待于繼續(xù)研究的相關領域。榭d：逛孫波變換圖象檢索多分羅征提取不變矩捌哦AbstractThecontent-basedimageretrievalalgorithmusinginteger-to-integerWTisstudiedinthispaperTheinteger-to—integerWThasthefollowingadvantages：itfitsforimageprocessingbecauseitsinputandoutputvaluesareallintegers；itextractsima
5、gefeaturesbyusingmulti—resolutionanalysis；anditdecreasesthesizeofdimensionsoftheimagefeaim’esInthispaper'thebasicknowledgeonWT．1ifting—schemeandinteger-to—integerWTisbl’ieflyintroducedfirst，andthenthecolorimageisanalyzedbyinteger·to-integerWTinulti。resolutioninordertoreduceth
6、edimensionsoftheimageSincethelowpasspanofWTpreservesthesketchoftheimage，betterresultsoftheindexofcolorimagescallbeobtainedbytakingthelocalregionenergyandF-normofWTasthecolorimagelbattu’esFtuthelmore，WTcoefficientsareusedtOanalyzethetextureimageAsthemainfeatmeSnfthetextureimag
7、earepresentinthedetailsandthehighpassoftheWTcoefficientsdenotesthedetailsoftheimage，thecharacterdeducedfromWTcoefficientscanbeusedIOI‘eliievethetextureimageTiledegreeofsimilaritywithratioinimagematchingalgorithmsisdefined。whichissingletocalculate，easytOrealizeandeffectivetoge
8、tbetterretrievalresultsThispaperalsorealizescolorimageretfievalandbinary-targetindexingalgo,’ithmsbasedOilmoments；proposesaCBIRframeworkmodel；introducesgeneralcritet。iotlsf；)rCBIRsystem；andfinallysummarizesthefutureresearchdirectionofCBIRKe)7、’ords：Integer-to-IntegerWaveletTr
9、ansformMulti-resolutionFeatureextractionSimilarityImageRetrievallnva
