【摘 要】
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基于内容的图像检索,近年成为计算机及其相关学科中非常活跃的研究方向。本文在分析现有的基于内容的检索技术的基础上,主要进行了如下研究:首先研究颜色特征,讨论各种颜色空
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基于内容的图像检索,近年成为计算机及其相关学科中非常活跃的研究方向。本文在分析现有的基于内容的检索技术的基础上,主要进行了如下研究:首先研究颜色特征,讨论各种颜色空间、颜色特征提取方法及颜色特征匹配算法,比较各种方法的检索效果。通过实验对RGB、HSV、HMMD颜色空间进行比较,运用优化的颜色结构描述符进行特征提取,并进行性能评价。接着本文探讨了图像的纹理特征,主要介绍在频率域提取纹理特征Gabor小波的方法和共生矩阵在空间域提取纹理的特征的方法,并通过实验比较两种方法的检索效果。基于单一特征的方法只能表达图像的部分属性,对图像内容的描述片面,缺少足够的区分信息。本文提出了一种融合颜色结构描述符及同质纹理描述符的新检索方法,对这种方法进行讨论并进行实验。实验表明,该方法在进行图像检索时有较理想的效果。在讨论相关反馈技术及支持向量机技术后,本文提出了一种基于SVM反馈技术、融合颜色结构描述符、同质纹理描述符的多特征图像检索技术。大量的对比试验证明该方法相对于前面的方法具有较好的检索效果。论文最后介绍了一个图像检索原型系统的设计与实现,总结了本文并讨论了基于内容图像检索今后的发展方向。
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