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技术

综合视觉特性,基于内容的图像检索图像特征提取的关键是图像低层视觉特征的提取技术,内容主要包括图像的颜色特征、形状特征以及颜色的空间分布特征,采用线性组合以及加权颜色空间分布熵四种方法来提高图像信息熵和空间分布熵进行图像检索的性能。     

一种基于内容的图像检索方法

论述了基于颜色特征的图像检索和基于纹理特征的图像检索,在此基础上提出了一种利用图像两种内容特征进行图像检索的方法。     

基于广播影视资料的图像检索技术研究

本文以国家发改委CNGI项目“基于IPv6的广播影视资料P2P内容存取中闾件系统”为背景,研究了基于内容的图像检索技术。通过对常用颜色和纹理特征提取算法的研究,选择了块RGB均值法、改进参考颜色表法和灰度一平滑共生矩阵法对图像进行特征提取,并使用标准的Corel库建立图像特征数据库,分析和比较这几秤算法单独检索和综合检索的效果。实验结果证明,采用多特征的综合检索比采用单特征的检索具有更高的查全率和查准率,因此采用综合特征检索技术,能够更好地实现对广播影视资料的内容检索。     

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。     

基于综合特征的图像检索

 基于内容的图像检索在多媒体数据库管理中得到越来越多的重视,介绍分别基于颜色、形状、纹理特征3种图像检索的方法.在利用单一特征检索的基础上,进行了组合特征的检索比较,提出了1种特征匹配算法的动态分配.对真实图像数据库的检索实验表明,这种方法的检索效果很好.     

基于目标区域颜色与纹理特征的图像检索

该文提出一种基于目标区域的图像检索方法。该方法首先利用色度直方图完成对图像目标区域的提取；然后以目标区域的纹理特征作为全局图像的特征向量进行图像间相似度的检索。该方法综合利用了图像的颜色及纹理特征，并根据人的视觉习惯以图像目标区域的特征作为图像的检索特征。实验表明，该方法在检索效果和检索效率上都优于利用单一特征或全局特征的检索技术。     

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.     

一个多特征结合的图像检索技术

图像数据库应用日益广泛,如何高效、准确地进行图像的检索成为一项重要的研究领域。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。针对这一实际问题,提出一种新的图像检索方法,通过对图像进行小波变换,获得纹理和形状的综合特征,对综合特征进行归一化处理,并将其作为图像相似性的衡量依据。实验证明基于纹理和形状特征的图像检索具有很好的效果。     

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.     

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。     

基于内容的图像检索技术研究

阐述了基于内容的图像检索（CBIR）近年来的发展及特点,探讨了基于内容的图像检索的体系结构,重点介绍了基于颜色特征、纹理特征、形状特征以及空间关系的图像检索等的相关技术和算法。     

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。     

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索(CBIR)是随着多媒体技术的发展而日渐明显的多媒体数据库查询和检索方法.文章讨论了基于内容的图像检索(CBIR)的含义和关键技术,包括图像数据库结构、图像内容描述、图像特征的提取和匹配技术、快速检索技术.     

基于纹理的图像检索算法研究

多媒体技术是信息时代高度发展的重要体现,在多媒体技术中对海量信息的高效管理就成为一个重要的研究领域,海量图像数据库的检索是近期多媒体技术研究的一个热点问题,基于内容图像检索(CBIR)研究是图像检索一个重要的研究方向,CBIR中传统的基于最佳尺寸的纹理粗糙度算法纹理粗糙度算法结果比较符合人眼的视觉感受,但也存在着不足之处,文中从选取领域尺寸和计算领域均值差值这2个方面对此算法进行改进,采用线性量化方法来选取领域尺寸,计算领域均值差值时在像素局部梯度方向上进行,从而提高纹理粗糙度算法对纹理冒失的分辨能力,并且保证纹理粗糙度算法具有良好的旋转不变性,通过实验结果分析,改进的算法在分辨能力和旋转度不变性上明显优于原算法.     

基于内容的图像二次检索新方法探究

针对图像的纹理特征和形状特征提出了一种基于内容的图像二次检索新方法,该方法可以从图像库中快速、准确、有效地检索出大量相似图像.经实验表明,具有较高的查全率和查准率.     

基于可视特征度量距离的图像检索

研究预滤波、二进制集的划界、降维和查询优化的距离计算 ,并在 40 0 0幅测试图像集上 ,采用实验方法对高维直方图的索引策略与优化查询的距离计算进行了评估 .研究表明 ,非二次形式的距离度量与二次形式的距离度量一样有良好的性能 .此外 ,二进制集是直方图的一种有效而简捷的替代方法 ,其检索性能足以满足第一遍查询 .     

基于颜色特征与相关反馈相结合的图像检索技术研究

限制图像有效使用的关键在于怎样在图像海洋中将所需图像准确而且快速地搜寻出来,基于内容的图像检索技术应运而生。目前,这项技术已经是国内外图像检索技术研究的热点。其中,有一项最重要的视觉特征即颜色,已经广泛应用于基于内容的图像检索技术。     

基于颜色特征与相关反馈相结合的图像检索技术研究

限制图像有效使用的关键在于怎样在图像海洋中将所需图像准确而且快速地搜寻出来,基于内容的图像检索技术应运而生。目前,这项技术已经是国内外图像检索技术研究的热点。其中,有一项最重要的视觉特征即颜色,已经广泛应用于基于内容的图像检索技术。