【摘 要】
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随着通信及多媒体技术的迅速发展，检索和浏览海量的多媒体数据成为日益迫切的问题。基于内容的图像检索技术(CBIR，Content-basedImageRetrieval)是其中最基础、最重要的一个方向。本论文研究了基于区域低层特征的图像检索关键技术，得出了基于多维空间及特征提高检索效果的方法。文中提取LUV颜色空间经小波变换后的低频和高频子带能量特征，并据此构造了新的能量空间将其作为分割空间，用FC
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随着通信及多媒体技术的迅速发展，检索和浏览海量的多媒体数据成为日益迫切的问题。基于内容的图像检索技术(CBIR，Content-basedImageRetrieval)是其中最基础、最重要的一个方向。
本论文研究了基于区域低层特征的图像检索关键技术，得出了基于多维空间及特征提高检索效果的方法。文中提取LUV颜色空间经小波变换后的低频和高频子带能量特征，并据此构造了新的能量空间将其作为分割空间，用FCM聚类算法对图像进行区域分割。在FCM算法中，将能量值量化为64级灰度值作为聚类特征矢量，根据灰度直方图确定初始聚类种子及聚类种群数，加快了迭代速度。然后提取各分块区域的视觉特征，形成多维特征向量；再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配，根据最小加权平均准则得到区域之间单个特征的特征距离，归一化后求和，最终得到查询图像和目标图像的相似度。
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