基于内容的图像检索方法

综述了基于内容检索技术的进展,并对其主要方法如基于颜色、形状、纹理等图像检索技术进行了论述,介绍了几个典型的基于内容的图像检索系统.通过综述指出了今后的研究方向.     

图像检索研究综述及系统实现

利用文献可视化分析工具对图像检索研究现状进行了综述，同时设计了一种基于位置敏感哈希算法的图像检索系统。通过位置敏感哈希算法将图像的特征向量映射到哈希桶中，从而有效地降低了计算复杂度并提高了图像检索的效率。实验结果表明，文中设计的方法在检索效率以及查全率-查准率两个测度上均获得了较好的性能。     

基于内容的图像检索系统设计

本文在分析了基于内容的图像检索技术有着广泛的应用前景后,对基于多特征的图像检索方法进行了初步的研究,简单的介绍了系统需求分析,图像检索系统的设计要素及系统的评价方法。     

用CORBA技术构建分布式图像检索系统

首先针对现有Web图像搜索引擎设计的局限性,提出了分布式系统集成的重要性.然后,对CORBA技术进行了详细的描述,说明了CORBA技术是构建分布式图像检索系统的理想平台,并且介绍了图像检索技术.最后,提出了一种基于CORBA技术的分布式图像检索系统设计模型,并详细描述了其体系结构.     

用CORBA技术构建分布式图像检索系统

首先针对现有Web图像搜索引擎设计的局限性 ,提出了分布式系统集成的重要性。然后 ,对CORBA技术进行了详细的描述 ,说明了CORBA技术是构建分布式图像检索系统的理想平台 ,并且介绍了图像检索技术。最后 ,提出了一种基于CORBA技术的分布式图像检索系统设计模型 ,并详细描述了其体系结构。     

用CORBA技术构建分布式图像检索系统

首先针对现有Web图像搜索引擎设计的局限性,提出了分布式系统集成的重要性.然后,对CORBA技术进行了详细的描述,说明了CORBA技术是构建分布式图像检索系统的理想平台,并且介绍了图像检索技术.最后,提出了一种基于CORBA技术的分布式图像检索系统设计模型,并详细描述了其体系结构.     

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像数据库检索技术是当今的一个研究热点.本文介绍了基于内容图像检索的基本原理、检索方式和关键技术,并列举了几种较为先进的图像检索系统.最后探讨了当前研究中存在的问题以及今后的研究方向.     

基于内容的图像检索与MPEG-7

随着数字图像信息的高速膨胀与增加,基于内容的图像检索技术已经成为了一个被广泛关注的研究领域.与此同时,国际标准MPEG-7的制定,极大的促进了这一领域的发展.本文将主要对基于内容的图像检索的研究现状以及关键技术进行了分析,介绍了MPEG-7标准的相关内容,并在此基础上提出一种基于MPEG-7标准的图像检索系统模型.     

基于内容的图像检索技术的研究与实现

如何为内容丰富多变的大量图像数据编制索引并利用该索引进行高效地相似检索是研究的核心问题。相似图像检索系统通过图像特征提取器提取图像的特征,提供访问图像内容的方法;距离函数是用来计算这些特征之间相似程度的主要工具。实验证明,该系统可以高效地为用户检索出指定特征的图像,对实际应用具有重要的价值。     

基于尺度不变特征变换的图像检索

主要对基于尺度不变特征向量(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)局部特征相关的图像检索方法进行了论述,详细介绍了构造SIFT描述子的4个步骤:极值点检测、关键点定位、关键点梯度方向计算以及生成SIFT描述子.给出了该方法应用于建筑物图、室内场景以及商标三种图像数据集的实验结果,并分析这种图像检索方法适用于哪些类型的图像,以及它在图像检索中的局限性.基于SIFT的图像检索就是一种对尺度、旋转变换等具有较好的不变性的检索方法.     

基于内容的图像检索系统

基于内容的检索，是指直接利用图像的各种特征进行检索。通过比较图像间这些特征的接近程度，可从数据库中查找到视觉上最相近的图像或视频片段。文中介绍了一种基于内容的图像检索系统，检索算法综合了图像的纹理、边缘和颜色特征。分别介绍了图像的纹理、边缘和颜色特征的提取方法，以及基于内容的图像检索系统的实现，并给出了试验结果。     

基于内容的图像检索

主要围绕基于内容的图像检索的相关技术进行了研究。设计分析了基于内容的图像检索系统的具体结构,研究了结构中各模块的具体内容。并且用Matlab软件工具基本实现了基于内容的图像检索,以手机图像为例,验证了算法的正确性。     

综合语义与颜色特征的图像检索技术研究

针对多媒体搜索引擎系统中的图像检索技术，本文提出了应用图像的高层语义特征和底层颜色特征作为图像检索的综合指标，将图像文本和视觉信息融合起来，给出了一种综合语义和颜色特征的图像检索系统的体系架构．以填补多媒体底层特征和高层语义之间的差异，并在此基础上提出了相关算法，使图像检索能够满足用户的需求．提高图像检索的效率和精度。     

基于图像检索的三种相似性测量算法的比较

文中在分析和总结现有的技术和系统的基础上,对基于颜色特征的图像检索进行初步探讨。在对颜色的基本属性及各种颜色空间进行研究后,实现了颜色直方图、颜色矩等颜色特征的提取,实现并比较了相似性计算中几个距离算法。通过MFC平台,实现了自己的基于颜色特征的图像检索系统(CBIR)。该系统能够从文件夹存储的图像中提取颜色特征,与样本图像的颜色特征进行比较,实现了多种颜色特征提取算法,速度比较快,查准率、查全率较好。     

基于目标语义特征的图像检索系统

为克服当前基于内容的图像检索技术中低级特征无法准确全面地描述高级语义的问题,该文设计和实现了一个基于目标高级语义特征的检索系统。该系统利用了一个多级图像描述模型将语义特征结合到图像检索技术中。该图像描述模型通过在不同层次上对图像内容进行分析和描述,实现了从低级特征到高级语义的过渡。在此模型的基础上还研究了相应的检索机制和反馈技术。该系统的检索机制定位于图像中目标的语义内容,与传统的图像检索系统相比更接近人对图像内容的理解,从而使检索过程更简便,检索效率也得到很大提高。基于目标描述的自适应相关反馈可针对不同用户的不同需求给出相应的检索方案,从而使检索结果得到优化。     

基于MPEG-7的图像检索模型研究

研究了基于内容的图像检索系统中的目标描述模型的建立方法。首先指出了目标描述模型是图像检索的关键技术,然后分析了ＭＰＥＧ－７草案中有关多媒体描述的基本术语、描述机制和ＭＰＥＧ－７的应用框架,最后基于ＭＰＥＧ－７提出了一种适合于图像检索的目标描述模型。该模型对提取出的多种视觉特征和相应的表示方法采用了分层结构。模型满足用户对所需特征进行不同级别检索的要求。     

面向图像的Web对象模型技术

Web上有大量的图像数据，为了提高这些图像数据的利用率，需要研究适应Web特点的图像检索技术。将对象技术应用到Web上的图像数据，提出了一个面向图像的Web对象模型，增强了图像文件的结构性。根据该对象模型构造的检索系统可以对分布在Web上的图像进行基于语义信息的检索。     

云平台上基于图像特征索引的并行检索系统技术研究

为了提高建立索引、检索图像的速度,提出云架构上基于图像特征索引的并行检索系统.该检索系统主要有3个模块:海量小图片分布式存储(Store)、并行建立图像特征索引(Indexing)、并行图像检索(Retrieve).在Store模块中提出针对海量图片的合并存储,Indexing模块中提出索引缓存模式,避免重写索引的输出接口,Retrieve模块中对索引进行分片管理,以及并行检索.实验结果表明,相对于其他图像检索系统,基于图像特征索引的检索系统有效减少了图像特征索引建立时间,缩短了图像的检索时间,提高了图像检索速率.     

一种基于区域的图像检索方法的研究

针对目前基于全局特征的图像检索系统存在的局限性,提出了一种基于区域的检索方案.首先应用K均值聚类算法将图像中的像素按颜色进行聚类,每一类近似对应于图像中的一个一致性区域,在区域上提取颜色和纹理特征.这种方式将检索过程深入到图像内部的物体中去,在一定程度上体现了图像的语义特性;在相似性匹配阶段,提出了一种基于区域的相似性匹配算法,并在实验中证明了其有效性.     

基于多媒体融合的图像检索系统的实现

提出一种融合了文本、语音、图像等信息特征的图像检索方案,并以MATLAB为平台构建了一种基于语音识别技术的新型图像检索系统.与基于文本或基于内容的图像检索系统相比,该系统既提高了检索性能,又使得人机交互更加便利.