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随着计算机技术、网络技术与多媒体技术的发展和数字图像采集设备(如：数码照相机、数码摄像机、扫描仪等)的普及与推广，数字化图像即数码照片猛量增长，如何能够快捷、有效地从数码图像的海量数据中检索出所需结果已是本领域的研究热点。因此，基于内容的图像检索技术应运而生，而且其应用的领域也在不断地扩展!
运用基于牛分割肉眼肌切面图像内容的检索技术来实现牛肉自动化分级，国内外成型而又精确的系统还比较少。我国是牛肉生产大国，同时也是牛肉消费大国，将基于内容的图像检索技术运用在牛肉分割自动化分级中显得尤为重要。本文将针对我国当前牛肉分级现状，围绕基于内容图像检索中图像基本特征展开，在详细研究图像底层特征提取技术的基础上，实现了基于内容的牛肉图像检索技术，以此实现牛肉的自动化分级。本文主要研究内容如下：
(1)在充分调研了国内外有关基于内容的图像检索新技术、牛肉分级标准与方法的基础上，阐述了基于内容检索技术在牛肉质量分级中的研究现状，并对基于内容的图像检索技术的定义、系统原理、发展历程、应用领域等进行分类综述。
(2)研究了牛肉眼肌切面图像的预处理技术和过程，并对相关算法进行了改进与创新，使其能快速而又准确地提取分级检索信息。研究了基于内容的图像检索关键技术，包括图像的底层物理特征及其描述即：颜色特征描述、形状特征描述及纹理特征描述等。在此基础上完成了对检索系统的搭建，从工作流程到试验样本的采用和专家系统的架构研究与设计等。
(3)研究一种能实现对牛肉眼肌切面图像背长肌区域精确分割以及大理石花纹的自动化提取的方法，并对检索结果其进行反馈评价，建立了基于牛肉大理石花纹的等级评定检索模型。
(4)通过对样本图像中肌肉颜色信息和脂肪颜色信息的统计、分析，研究出眼肌切面图像中肌肉和脂肪颜色信息的自动提取办法，建立基于颜色的牛肉等级评定检索模型。