基于内容的图像检索系统在移动图书馆中的应用

对于如何在移动图书馆中应用基于内容的图像检索系统提出了技术解决方案,设计并实现了一个功能较完善的在移动图书馆中基于内容的图像检索系统原型。     

基于内容的图像检索在电子商务中的应用

将基于内容的图像检索应用于电子商务,并分析了这项应用的优势和现状,探索研究了基于内容的图像检索应用于电子商务的几个关键问题.提出将商品图像分为3个环状区域,先去除商品图像最外层环状区域冗余信息,然后利用商品图像核心区域和中心区域的主颜色特征进行检索,再提取商品图像核心区域和中心区域的纹理特征进行二次检索.检索时根据图像核心区域的重要性,对图像核心区域和中心区域的特征采用不同的加权系数.经实验验证,本文采用的算法对一些类别商品图像有较好的检索效果.     

基于内容的图像检索在数字图书馆中的应用

介绍了基于内容的图像检索技术CBIR,指出了CBIR系统主要是根据图像的色彩、纹理、形状、轮廓、空间关系、时间关系等底层图像特征,建立图像的特征矢量,表征图像的语义信息,提出了基于内容的图像检索技术CBIR应用于数字图书馆中多媒体信息检索的一些方法,把MPEG-7这种多媒体内容描述接口与数字图书馆之间的许多协同性结合,将使数字图书馆的信息检索具有更大的效率．     

Canny特征在基于内容的图像检索中的应用

 在基于内容的图像检索中,枪支一类图像的检索有其自身难点.将Canny边缘检测算法应用于图像检索中,以待检图像的Canny特征作为检索特征,提出了一种结合矩阵相似度理论的基于内容的图像检索算法.并以手枪图像的检索为例,对算法进行了实验测试.实验结果表明,该图像检索算法具有较高的查准率、查全率和较低的误检率.     

基于内容的图像检索

基于内容的图像检索是一个研究热点,事实证明,多特征的基于综合图像检索优于基于单一特征的检索。该文在特征选取的基础上提出了不同于传统的颜色特征的提取方法,并提出改进的多特征综合检索的方法。     

基于内容的图像检索在土壤侵蚀遥感调查中的应用

土壤侵蚀调查由于技术的限制，目前利用遥感图像判别土壤侵蚀强度主要是人工判读或人机交互式勾绘．为减轻人工判读勾绘的负担，从图像分析角度，利用基于内容的图像检索技术辅助人工目视解译，实验初步表明这种思路是可行的．     

基于内容的图像检索技术

综述了CBIR的需要包括适应大量图像数据库的存储管理和查询应用;介绍了CBIR的系统结构．CBIR的关键技术是基于内容的图像数据库结构,象素域的图像查询检索和压缩域的图像查询检索;CBIR现有的系统有QBIC,Virage,VisualSEEK,PhotoBook和MARS．还对CBIR存在的问题和研究方向进行了分析．CBIR的主要研究方向为评价技术、基于语义内容的图像检索、数据模型、综合检索手段和多维索引技术。     

基于内容的图像检索技术及应用

对比基于文本的图像检索,基于内容的图像检索技术提供了图像特征(如颜色,纹理等)方面的查询方式。其关键技术是特征提取,国内外很多研究机构已从事这方面的研究并取得了一定的成果。     

基于内容的图像检索

本论文系统介绍了基于内容的图像检索技术。所谓基于内容的检索,就是查询时针对的是对象而不是标识,它需要从图像中提取指定的特征(如颜色、纹理、形状等),然后从图像库中检索相似的图像或者视频内容。由于基于内容的图像检索能够提供比传统的基于文本的图像检索更丰富的内容及实用的功能,因此已成为国际上的研究热点。本文结合用户感兴趣物体的颜色,形状和纹理信息进行图像检索,取得了良好的检索效果。     

基于内容的图像检索在土壤侵蚀遥感调查中的应用

土壤侵蚀调查由于技术的限制,目前利用遥感图像判别土壤侵蚀强度主要是人工判读或人机交互式勾绘.为减轻人工判读勾绘的负担,从图像分析角度,利用基于内容的图像检索技术辅助人工目视解译,实验初步表明这种思路是可行的.     

基于小波压缩和用户反馈的图像检索系统

为提高图像检索系统的准确率和有效率，本文提出一种基于小波压缩和用户反馈的图像检索方案。本系统直接对小波压缩图像进行分析，提取压缩域低频图像的颜色、纹理、形状特征，然后通过判别函数判别图像的相似性。利用检索结果的聚类性，以聚类用户反馈来提高检索系统的准确率和有效率。实验结果表明，利用颜色和纹理特征检索的效果较好，而利用形状特征检索的结果一般。     

图像检索技术的研究与应用

分别阐述了基于文本图像检索和基于内容的图像检索技术的发展研究进程,分析了其各自的优缺点和发展方向,介绍了其当前应用的特点和应用领域,指出图像检索的研究发展方向。     

一种基于纹理特征的图像检索方法的实现

对图像纹理特征进行了研究,采用改进的共生矩阵算法来提取纹理特征.在此基础上,通过高斯归一化法用纹理特征作为图像检索特征,给出了利用该特征的图像检索算法.从实验结果可以看出,对于具有明显的纹理特征的图像数据库利用改进的共生矩阵提取算法具有较好的检索性能,可以得到较好的检索效果.     

基于颜色的图像检索

论述了基于颜色的图像检索方法，对颜色空间的选择、颜色的量化以及颜色的相似测试进行了讨论。在此基础上，对两种典型的基于颜色的图像检索方法的特点、关键技术的实现方法以及存在的问题进行了详细的分析和比较。     

基于内容的图像检索技术综述

随着多媒体技术的发展,传统的基于关键字的信息检索技术已逐渐不能满足要求.因此,基于内容的图像检索技术(CB IR)应运而生.本文主要讨论CB IR研究中的一些关键问题:图像的内容特征及提取、特征之间的相似度计算、相关反馈、检索性能的评价等等,并指出了一些可值得深入研究的方向.     

一种基于图像熵及分形维矢量的图像检索技术

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解决的关键问题之一.提出了一种利用低维数据有效表示图像特征的基于图像熵及位面图序列分形维矢量的图像检索方法,实现了快速有效的图像检索.     

基于纹理特征的图像检索研究与实现

该文讨论了图像纹理特征的提取与表达,在理论探讨的基础上做相应改进,使检索结果的准确度得到提高,并开发出一个试验系统验证该方法的有效性.试验证明基本达到了预期效果.     

利用SVM和灰度基元共生矩阵进行图像数据库检索

提出了一种新的基于内容的图像检索方法，其关键技术是：(i)提出一种检索图像内容纹理统计特征的新方法，定义若干规范灰度像素模式基元；计算这些基元沿不同方向和不同跨距成对出现的概率，可以组成灰度一基元共生矩阵；该矩阵可用来描述图像纹理方面的特征。(ii)通过构建分类矩阵进行二叉树判别，扩展了SVM的多类分类功能。实验测试表明该法可行，且具有较好检索性能。     

基于内容的分形视频压缩方法

在小段视频播放中背景经常都是不变的,而只有前景对象在变动.针对视频这种特性,把视频压缩新标准MPEG-4中基于内容的概念与分形视频压缩编码相结合,提出了一种新的压缩方法———基于内容的分形视频压缩方法.该方法先将视频序列分割出前景对象与背景对象,然后分别针对分割出来的前景对象与背景对象进行压缩,而此时背景就可以只压缩一帧或者关键几帧.实验结果表明针对大背景的视频图像,该方法能够在保证压缩质量的情况下大幅度地提高压缩比.