【摘 要】
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互联网技术的普及和应用使社交网络及大数据技术等得到显著发展,大量数字图像信息由此产出。如何从当前海量的图像多媒体库快速、准确地匹配查找出用户所需的图像资源信息,成为了图像检索领域极具挑战性的研究性课题。针对传统的文字标注检索,本文利用图像的视觉特性,进行了基于内容的图像检索研究,来实现“以图搜图”。主要以叶片和鲜花图像为研究对象,研究了基于内容的图像检索技术的关键技术,包括颜色空间、底层特征描述、
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互联网技术的普及和应用使社交网络及大数据技术等得到显著发展,大量数字图像信息由此产出。如何从当前海量的图像多媒体库快速、准确地匹配查找出用户所需的图像资源信息,成为了图像检索领域极具挑战性的研究性课题。针对传统的文字标注检索,本文利用图像的视觉特性,进行了基于内容的图像检索研究,来实现“以图搜图”。主要以叶片和鲜花图像为研究对象,研究了基于内容的图像检索技术的关键技术,包括颜色空间、底层特征描述、图像相似度度量、检索性能的评价标准和反馈技术。其中底层特征描述包括颜色、纹理和形状特征;图像相似度度量包括欧式(Euclidean)距离、二次式距离和相交法;检索性能的评价标准包括查全率、查准率和检索时间;反馈技术包括特征权重和机器学习。在底层特征描述的基础的深入研究上,在颜色特征上采用颜色直方图、颜色矩和累加直方图,纹理特征上采用灰度共生矩阵,在形状特征上提出了一种采用二值化分割后,进行Hu不变矩变换的方法。针对单一特征检索存在的弊端,本文提出了一种综合特征(颜色和形状)的检索方法,并加入相关反馈技术提高系统的检索性能。在前面算法研究的基础上,成功开发一套图像检索系统,并借助于相应的实验来对相应特征的检索效果加以验证,证明该系统使用简单、有效,实现了多种特征检索和带相关反馈的综合特征检索。图21幅;表5个;参50篇。
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