基于内容的图像检索技术研究

基于内容特征的图像检索(CB1R)是目前国内外研究的一个热点。本文简要介绍基于内容的图像检索技术的主要原理,重点论述了基于内容的图像检索常用关键技术。     

浅谈基于内容的图像检索技术

随着时代的发展,图像的数量迅猛增长,如何对越来越多的图像进行有效的检索是目前迫切需要解决的问题。本文在分析了图像检索技术的发展现状及各种图像特征描述方法的基础上,提出了今后基于内容的图像检索技术的发展方向,对该领域的研究方向有一定指导意义。     

基于内容的图像检索技术综述

基于内容的图像检索技术是目前能有效检索大量图像资料的关键技术。本文阐述了一种基于颜色特征的图像检索技术,将颜色直方图或者颜色集作为颜色特征存入图像数据库中,然后描述了图像相似度的计算方法,并利用相似性度量函数来完成对图像的检索。     

基于文本的图像检索与基于内容的图像检索技术的比较研究

随着互联网的快速发展及各种数字化设备的普及,现代数字社会中的图像信息的数量在迅猛增长,图像信息的检索技术的研究得到了越来越多的关注.本文介绍了基于文本的图像检索技术与基于内容的图像检索技术,比较研究了这两种技术的不同的特点,指出综合运用TBIR和CBIR共同检索Web图像.     

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。     

图像检索技术综述

对于一个图像检索系统,最重要的是信息获取的准确性、快速性和有效性.通过对现有信息检索技术的分析和比较,包括基于内容的信息检索、基于语义的信息检索、基于反馈的信息检索和基于知识的信息检索,指出了现有图像检索系统的难点和不足,同时指出了图像检索技术的发展趋势和研究方向.     

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.     

基于颜色和纹理特征图像检索技术的研究

对基于内容的图像检索中的低层特征的相关检索算法进行了深入研究,对现有颜色和纹理的自然特征中提取出的特征量的检索成功率进行了测试,发现使用单一的特征对图像进行检索查全率不高.为了提高查全率,综合了颜色和纹理特征的检索算法,给颜色特征和纹理特征分配一定的权重,设计了权重设计器,确定了查全率达到最高值时颜色和纹理特征的权重分配,提高了检索效率,识别效果很好.     

图像检索技术综述

对于一个图像检索系统，最重要的是信息获取的准确性、快速性和有效性。通过对现有信息检索技术的分析和比较，包括基于内容的信息检索、基于语义的信息检索、基于反馈的信息检索和基于知识的信息检索，指出了现有图像检索系统的难点和不足，同时指出了图像检索技术的发展趋势和研究方向。     

基于内容的多媒体检索技术

本文对基于内容的多媒体检索技术的有关概念、特点进行了介绍,同时简要的介绍了一下基于内容的模糊图像检索技术,最后指出了在检索时需要解决的几个问题.     

基于内容的图像检索技术及应用

本文阐述了基于内容图像检索技术的基本工作过程，介绍了如何提取特征和如何度量特征间相似性这两个检索过程中的关键技术，指出了当前需要解决的几个关键问题，并论述了该技术的应用领域。     

基于内容的图像特征相关性检索方法

针对目前基于内容的图像检索系统在模型优化及通用性设计等方面的局限性，以图像单一特征描述和提取方法为基础，根据人机交互的相关反馈原理，分析图像组合特征归一化权值系数，提出一套图像特征相关性检索新方案，并在着重对基于内容的图像特征相关性检索算法研究基础上，参照国际标准MPEG－7所提供的通用性系统设计规范，对新方案下的图像检索通用模型进行概念设计，为解决基于内容的图像检索技术在Internet上实用化的瓶颈问题，提供一条新的思路，实验结果验证了新方案的合理性。     

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。     

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.     

基于MPEG-7的图像检索方法研究

介绍了基于内容的图像检索的定义以及MPEG-7中的视觉描述工具,分析了特征描述符的应用.     

基于内容的图像检索技术的现状和发展趋势研究

介绍了基于内容的图像检索技术的特点,讨论了各种特征提取技术,阐述了相关反馈、性能评价等内容。     

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.     

Internet图像检索技术综述

对Internet图像检索的现状和发展趋势进行了全面的综合论述,对基于文本的图像检索、基于内容的图像检索和基于语义的图像检索3种流行的图像检索技术进行了深入的讨论.通过广泛收集资料,对几种技术进行了比较性研究.最后,提出了若干值得深入研究的方向.     

面向基于内容图像检索的图像感知Hash

提出一种建立在HSV空间颜色分类和形态特征基础上的图像Hash方法,用于图像检索.将图像尺寸规格化,并根据HSV空间中各分量的取值范围,将像素归为11类,在各类颜色成分中提取亮度、大小、形态等特征,加权得到Hash值以构成图像库的索引表,从而实现基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR).与其他方法相比,用该方法提取的图像特征除颜色外还包含形态特征,能较好地体现图像内容.实验结果表明,该方法具有良好的性能.