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技术

目前各行业对图像的使用越来越广泛,如何有效、快速地从大规模图像数据库中检索出需要的图像,是目前一个相当重要而又富有挑战性的研究课题.但传统的图像检索技术是基于文本的检索技术,这种方法虽然简单易行,但存在一些致命的缺点,严重影响了对图像信息的有效使用.为了克服传统方法的缺点,提出了基于内容的图像检索技术,该技术能够全面客观地提取图像内容,能有效地获取所需的视觉信息,能使图像数据库中的信息得到有效的管理.     

用于图像检索的MPEG-7形状描述子

介绍了基于内容的图像检索技术的研究现状，并对将MPEG-7形状描述子应用于图像数据库进行图像检索进行了研究，最后提出了一些需要解决的问题和今后的研究方向。     

Hadoop分布式的海量图像检索

传统基于内容的图像检索方法通过相似度测量算法获取检索结果,对海量图像存在检索效率低和精度差的弊端,因此设计基于Hadoop分布式的海量图像检索方法,其基于Hadoop云平台对海量数码图像实施分布式运算,采集图像SURF特征,采用K-Means聚类方法将相似图像SURF特征聚集起来,通过TF-IDF数据挖掘技术对图像特征实施量化,进而基于Hadoop平台中的Lucene框架塑造海量图像数据的索引模块和搜索模块,依据用户输入的图像SURF特征塑造海量图像数据索引,完成相似图像的准确检索。实验结果说明,所提图像检索方法检索出的图像质量佳,对海量图像进行检索的效率和精度高。     

基于互信息方法的医学图像检索

提出了一种适用于医学图像检索的新方法,即最大互信息方法,使用该方法对超声图像库进行了检索实验,验证了基于最大互信息方法具有良好的检索性能;该方法既能满足位置不变性,旋转不变性和比例不变性,又能避免进行图像分割,从而避免了因图像分割引起的复杂计算,该方法还具有检索速度不受数据库中图像数目影响等优点,也适用于对一般图像进行相似性检索。     

基于内容检索的图像数据库流水索引法的研究

图像数据库容量的增长,需要研究高效的索引技术来支持快速相似性检索的要求。总结了图像数据库检索技术的发展轨迹和特点,针对基于内容的图像检索技术中的局限性,从计算机底层硬件的角度提出了基于内容检索的流水索引法。该方法将基于内容的图像检索技术与CpU流水线结构紧密结合,对检索算法进行优化,通过举例比较,说明可提高图像数据库基于内容检索的速度。     

基于Office OCR组件的文档图象检索研究

文档图像的检索主要用于对文档图像进行管理。文章对文档检索技术进行了研究,提出了使用微软office内嵌的光学字符识别（OCR）组件对文档图像进行识别,获得了一种快速对文档图像检索的方法;另外,对类似发票图样的文档图像提出了定位识别的方法。实验证明,这些方法对文档图像的检索是有效的。     

Hadoop平台下基于内容的医学图像检索

针对海量医学图像存储及检索效率低的问题,该文提出利用Hadoop平台分别实现大量医学图像的分布式存储以及并行处理模式下的基于内容的医学图像检索。利用HIPI图像处理接口将医学图像上传到分布式文件系统(HDFS)中;然后,分别提取图像的形状以及纹理特征,并将其特征向量存储到HDFS中;最后,利用Map Reduce模型实现并行式检索并将图像检索结果按照相似度大小进行排序及显示。实验结果表明,在Hadoop云平台下大量医学图像的存储效率以及检索效率较高,且图像数量越多效率优势越明显。     

基于重组DCT系数子带能量直方图的图像检索

现在许多图像采用JPEG格式存储,检索这些图像通常要先解压缩,然后提取基于像素域的特征矢量进行图像检索。己有文献提出直接在DCT域进行图像检索的方法,这样可以降低检索的时间复杂度。本文提出对JPEG图像的DCT系数利用多分辨率小波变换的形式进行重组,对整个数据库中所有图像的DCT系数重组得到的若干子带,分别建立子带能量直方图,而后采用Morton顺序建立每幅图像的索引,并采用变形B树结构组织图像数据库用于图像检索。     

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.     

一种改进的颜色匹配对图像检索算法

以子块直方图彩色图像检索算法为基础， 分析了进一步利用图像空间相似信息的颜色匹配对检索算法的性能。在子块直方图的构成、直方图距离值的归类等方面提出了行之有效的改进方法；给出了子块大小、相似度阈值等参数选择的优化原则，使查准率、查全率等检索性能指标得到了较大的提高，得出了几个有用的结论并形成了实验系统。     

基于颜色的自组织聚类分析图象检索算法

本文提出了一种改进的迭代自组织聚类分析方法（ISODATA）来实现基于颜色的图象检索。算法选择符合的人的视觉的HSV模型，充分发挥了色度的描述作用。同时，选择HSV空间上的颜色直方图作为颜色特征，该特征描述了图像颜色的统计分布特征，且具有平移，尺度和旋转不变性，算法改进了ISODATA的初始聚类中心的选取方法，其初始聚类中心的选择是面向数据分布的，具有较好的通用性，因此适合各种分布特性的数据对象，实验结果表明，算法的检索精度明显好于传统的基于RGB直方图的检索结果。     

Research on image feature extraction and retrieval algorithms based on convolutional neural network

With the rapid development of mobile Internet and digital technology, people are more and more keen to share pictures on social networks, and online pictures have exploded. How to retrieve similar images from large-scale images has always been a hot issue in the field of image retrieval, and the selection of image features largely affects the performance of image retrieval. The Convolutional Neural Networks (CNN), which contains more hidden layers, has more complex network structure and stronger ability of feature learning and expression compared with traditional feature extraction methods. By analyzing the disadvantage that global CNN features cannot effectively describe local details when they act on image retrieval tasks, a strategy of aggregating low-level CNN feature maps to generate local features is proposed. The high-level features of CNN model pay more attention to semantic information, but the low-level features pay more attention to local details. Using the increasingly abstract characteristics of CNN model from low to high. This paper presents a probabilistic semantic retrieval algorithm, proposes a probabilistic semantic hash retrieval method based on CNN, and designs a new end-to-end supervised learning framework, which can simultaneously learn semantic features and hash features to achieve fast image retrieval. Using convolution network, the error rate is reduced to 14.41% in this test set. In three open image libraries, namely Oxford, Holidays and ImageNet, the performance of traditional SIFT-based retrieval algorithms and other CNN-based image retrieval algorithms in tasks are compared and analyzed. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to other contrast algorithms in terms of comprehensive retrieval effect and retrieval time.     

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。     

AN IMAGE RETRIEVAL METHOD BASED ON SPATIAL DISTRIBUTION OF COLOR

Color histogram is now widely used in image retrieval. Color histogram-based image retrieval methods are simple and efficient but without considering the spatial distribution information of the color. To overcome the shortcoming of conventional color histogram-based image retrieval methods, an image retrieval method based on Radon Transform （RT） is proposed. In order to reduce the computational complexity, wavelet decomposition is used to compress image data. Firstly, images are decomposed by Mallat algorithm. The low-frequency components are then projected by RT to generate the spatial color feature. Finally the moment feature matrices which are saved along with original images are obtained. Experimental results show that the RT based retrieval is more accurate and efficient than traditional color histogram-based method in case that there are obvious objects in images. Further more, RT based retrieval runs significantly faster than the traditional color histogram methods.     

一种基于颜色视觉敏感度的特征提取算法

特征选择技术对于图像检索系统有效实现相关目标的识别具有重要的意义.依据视觉生理学和视觉心理学关于不同颜色间存在敏感度差异的理论,并利用Stevens法则和HSV颜色空间的六棱锥模型,提出了一种构造颜色敏感度函数的算法.新算法以主观信息量多少为评价标准,通过系数补偿,实现了显著程度不同颜色间特征幅值的平衡,从而提高了检索特征与感知特征的一致性.实验结果证明了新算法能够稳定、有效地提升图像检索系统的性能.     

一种基于网络管理的CORBA/SNMP网关模型的构建

首先介绍了分布式CORBA技术在网络管理中应用的必然趋势，通过分析基于传统的SNMP和分布式CORBA两种网络管理体系的结构框架以及JIDM规范，提出了一种新的基于网络管理的CORBA／SNMP网关模型框架。最后，介绍了搭建CORBA／SNMP网关模型所需要的开发平台并基于此开发平台进行了相关的试验和仿真，其结果进一步表明本文所提出的模型是适用的、正确的、能够将现有的SNMP网管系统集成到CORBA网管系统中。     

基于空间关系的子区域最佳匹配算法

该文提出了一种基于空间关系的图像检索算法子区域最佳匹配法。这种算法首先根据符号投影模型,将图像内目标抽象为带有多个属性的图标。然后,利用搜索邻节点的等角度区域最近原则、划分子区域的中心点法、图论中的广度优先算法进行图标匹配。最后,根据所定义的局部区域相似距离及图间距离来计算图像与图像之间的相似度,进而完成基于图像内部空间关系的检索。该文以这种算法为核心,构建了一个篮球站位分析演示系统,并用实际数据验证了所提出的基于空间关系的图像检索方法的有效性。