【摘 要】
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随着多媒体、网络技术的飞速发展,人们越来越多地接触到大量的图像信息。如何快速、准确地检索出所需要的信息便成为当今检索领域的研究热点。基于内容的图像检索(Content Ba
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随着多媒体、网络技术的飞速发展,人们越来越多地接触到大量的图像信息。如何快速、准确地检索出所需要的信息便成为当今检索领域的研究热点。基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval,CBIR)技术应运而生。基于内容的图像检索的关键技术是特征提取。本文对基于内容的彩色图像检索技术进行研究,详细介绍了颜色、形状和纹理等视觉特征的提取方法、相似性度量方法及检索算法评价指标。对于彩色图像检索,提出了两种颜色量化方法得到颜色的统计特征,一种基于有监督的颜色量化,将颜色量化到相似色区间;另一种基于无监督的颜色量化,根据颜色在图像中的分布信息,确定最佳的颜色初始聚类数目,聚类出主色。得到颜色的统计特征后,再考虑颜色的空间分布特征。提出了两种方法得到颜色的空间分布信息,一种基于固定分块的方法,将图像中间区域分成重叠的矩形块;另一种是基于主色区域的形状特征,在无监督聚类得到主色后,确定主色区域,利用主色的矩特征来描述各个主色在图像中的空间分布特征,综合颜色的统计特征和空间分布特征进行检索。本文还对上述提到的检索算法结合不同的图像库进行了实验,结果证明,本文介绍的的检索算法具有很好的检索效果。
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