基于本体的医学图像检索系统

介绍了基于内容的图像检索技术和医学图像检索系统的相关概念,分析了医学图像检索系统的研究现状,采用多特征归一化图像检索方法、低级特征和语义特征相结合的二级检索机制,构建了一个基于本体的医学图像检索系统。     

一个基于颜色特征的图像检索系统

在基于内容的图像检索中，颜色是最重要的特征之一，介绍了一个基于颜色特征的图像检索系统，论述了系统的结构，颜色特征提取方法及其相似匹配方法，并给出部分实验结果。     

一种基于自学习的动态语义网络的图像检索方法

基于关键字和基于内容的图像检索是图像检索系统中的两种重要方法.而当今,图像检索系统重点强调在图像检索过程中,高层语义与低层视觉特征的结合.最近,一些研究者在检索周期中采用用户互交,使用上述方法和半自动图像检索的结合,取得了一些成果,但没有自学习的动态语义功能,检索效率不高.论文给出的方法是基于一个分层的语义网络,在图像检索领域能够响应不能的需求,并且根据用户的反馈,执行一个新的动态学习检索过程,可以明显的提高图像检索效率.     

基于形状的遥感图像检索系统

研究了基于内容的遥感图像库的快速检索系统．系统采用基于形状全局特征与局部特征相结合的两步检索策略，由简单的全局特征来过滤掉大部分的非相关形状，利用矢量近似方法来对所属类别进行快速定位，缩小搜索空间；局部特征相似性是通过形状小波变换系数之间的距离直接计算的．仿真试验表明，该查询结构能够高效准确地对高分辨遥感图像和航片进行检索．     

基于内容图像检索系统的性能改进方法

在通用型的CBIR原型系统的基础上,首先讨论CBIR系统的性能指标,并对CBIR系统的检索性能改进方法 进行了研究;然后重点讨论了异种特征的组合查询和相关反馈两种性能改进技术,并使用原型系统对以上两种技术进行了测试,使图像检索的查准率和查到率得到明显改善,并有效地增强了CBIR系统的灵活性。     

基于内容的图像检索系统的关键技术

给出了基于内容的图像检索系统的基本框架结构,详细分析了基于内容的图像检索中涉及到的关键技术:镜头分割、关键帧提取、特征检索以及相关反馈等的原理和实现的方法,对基于内容的图像检索的研究进行了展望.     

复杂相似性图像检索系统体系结构

研究了一种支持复杂相似性查询的图像检索系统体系结构、提出了处理复杂相似性查询的技术,构造出一个高效的图像检索系统。图像的内容由三种特征来定义：可量化的可视化信息特征、非量化描述的语义信息特征和包含更抽象语义信息的关键字特征。用记可以根据上述特征对图像数据库进行各种简单到复杂的查询、利用面向对象的注释描述模型实现图像的高层语义内容索引,利用特征提取方法可以对图像模型中的可视化定量特征建立索引。     

基于内容的图像检索技术综述

随着信息技术的迅速发展,基于内容的图像检索技术已成为目前检索技术中的研究热点.本文主要对图像检索的进行了概述,并对主要的检索方法进行了讨论,指出了现有图像检索技术的优缺点,同时指出了基于图像检索技术的发展趋势和研究方向.     

一种基于LSI的图像语义检索技术

探讨如何将LSI技术应用于图像检索中，以实现基于语义的图像检索的技术途径，给出了一种新的图像索引方法，它使用灰色模型GM（1，1）对图像的像素值进行模型化处理，并且使用模型参数的概率分布来描述图像，在此基础上，详细讨论了将隐含主义索引应用于图像检索中的具体方法，并给出了相应的算法，最后，给出了实验结果和尚需进一步研究的问题。     

基于语义图像检索的关键技术

结合作者在基于内容的图像检索(CBIR)方面的研究工作,指出了基于语义的图像检索是图像检索发展的趋势。首先给出了层次化语义模型,然后介绍语义表示的方法,详细总结了三种语义提取方法:基于视觉特征的语义算法、基于关键字网络的语义算法和基于语义向量的算法。最后,阐述了相关反馈技术的应用。     

基于语义绑定的分层视觉词汇库的图像检索

提出了一种解析复杂图像语义的模型——分层语义模型,给出了解析复杂语义和构造模型的方法.提出了基于分层语义模型的语义绑定的分层视觉词汇库的概念,给出了构造词汇库的具体方法和步骤,同时对词汇库细节问题给出了解决的方法.将提出的分层视觉词汇库应用于基于内容和语义的图像检索中,并给出了构建图像检索系统的方法和检索图像的步骤.该模型在图像检索中可同时满足基于图像内容的检索方式和基于图像语义的检索方式.实验结果表明,该方法比基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征向量的图像检索方法具有更好的性能.     

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.     

基于多级别特征融合的医学图像检索技术

针对医学胸部CT扫描图像,在分别研究单一特征检索算法基础上,提出了基于底层—底层和底层—高层两种级别的特征融合检索方法。据此,用VC#和SQL server2005实现了一个图像检索原型系统,验证了所提方法的有效性。     

图像检索中图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。针对图像检索中应用的图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点并探讨了图像分割技术的发展方向。具体介绍了基于颜色布局的分割方法,基于无监督的分割方法。     

基于特征的图象查询和检索系统

介绍了一个基于特征的图象查询和检索系统．该系统由查询模块、特征提取和描述模块、匹配模块、图象显示模块和图象库管理模块组成．系统既支持基于颜色、纹理、形状的单一特征查询,也支持结合不同特征的更符合视觉要求的综合特征查询．该系统已结合实际图象库进行了查询和检索实验,中给出一些实际检索结果。     

基于人工智能方法的图像语义检索

根据语义特征进行图像检索是图像检索技术的发展趋势。文章提出了一种基于人工智能以实现图像语义特征提取的方法,即通过模糊逻辑、遗传算法和人工神经网络三者的融合来解决图像语义特征提取这一难题,该方法使图像检索能够满足用户的需求,提高了图像检索的效率和精度。