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《基于內(nèi)容的圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，以及多媒體技術(shù)的應(yīng)用導(dǎo)致圖像的數(shù)量正以驚人的速度增長，如何有效地組織、管理和檢索大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)庫，正成為當(dāng)前研究的一個相當(dāng)重要而又富有挑戰(zhàn)性的研究課題。本文在全面分析基于內(nèi)容圖像檢索領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)上，重點研究了基于內(nèi)容的圖像檢索方法。主要工作包括：1．系統(tǒng)分析和研究了基于內(nèi)容的圖像檢索領(lǐng)域的一些關(guān)鍵技術(shù)，并且，通過在同一測試環(huán)境下的實驗，對一些經(jīng)典的方法進(jìn)行了比較。2．提出了一種基于邊緣點顏色和角度分布的圖像檢索新方法。此方法既利用了邊緣點的角度分布結(jié)構(gòu)，又考慮了邊緣點的顏色特征；仿真結(jié)果表明
2、，該方法實現(xiàn)簡單，有效提高了圖像檢索的準(zhǔn)確率。3．提出了一種結(jié)合邊緣和興趣點的圖像檢索新方法。該方法對2種特征的抽取同時進(jìn)行，以減少算法的復(fù)雜度。檢索時，能夠自適應(yīng)地根據(jù)興趣點數(shù)目改變兩種特征的相似性權(quán)重，此算法不但保證了檢索算法對旋轉(zhuǎn)、尺度的魯棒性，而且綜合考慮了圖像的全局和局部特征，進(jìn)一步提高系統(tǒng)的檢索準(zhǔn)確率。4．用Matlab7．1設(shè)計和搭建了一個基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，實現(xiàn)了多種圖像檢索技術(shù)，為不同算法的效果驗證提供了同一平臺。關(guān)鍵詞：基于內(nèi)容的圖像檢索區(qū)域興趣點基于興趣點的環(huán)形直方圖相關(guān)反饋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
