【摘 要】
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伴随着信息技术特别是Internet技术的不断发展,多媒体信息不断涌现,图像数据飞速增长。如何快速、有效地检索到所需要的图片变得迫不及待。传统的基于文本注释的图像检索已经
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伴随着信息技术特别是Internet技术的不断发展,多媒体信息不断涌现,图像数据飞速增长。如何快速、有效地检索到所需要的图片变得迫不及待。传统的基于文本注释的图像检索已经不能适应检索的需要,这使得基于内容的图像检索技术成为当前的研究热点。本文对基于内容的图像检索技术的发展、关键技术以及效果评价进行了概要介绍。图像内容特征提取是基于内容的图像检索技术的基础,本文分别从颜色特征、形状特征、纹理特征以及图像空间关系进行了描述。传统的基于内容的图像检索技术使用的是顺序检索,对于大容量、高维数的图像数据来说,这种检索方法在效率上显然已经不能满足需要。对图像数据库进行必要的预处理并且建立索引以提高检索效率显得愈发重要。本文引入了一种无参数的、高效的、基于子空间技术的聚类算法用于图像数据的预处理。同时,对该算法进行了改进,将小波的多尺度分析引入样本分布曲线处理,建立多层次的聚类。在多层次聚类的基础上,建立起分层索引结构,并且提出利用数据库系统来保存这种索引结构。在以上提出的理论基础之上,设计了一个基于内容的图像检索实验平台,通过实验数据,从检索效率和检索结果进行比较,有力地证明了作者提出的基于聚类的分层索引结构在基于内容的图像检索中的高效、实用。
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