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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
基于内容的图像检索综述   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文简要介绍了基于内容的图像检索,给出了基于内容的图像检索系统的一般结构。对图像检索的发展进行了概述。对基于内容的图像检索的主要研究技术进行了详细和全面的论述,并介绍了几个典型的基于内容的图像检索系统。最后,指出了目前研究中存在的一些主要问题。  相似文献   

2.
基于内容的图像检索的关键技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于内容特征的图像检索(CBIR)是目前国内外研究的一个热点.本文简要介绍了基于内容的图像检索技术的发展过程及主要原理,重点论述了基于内容的图像检索常用关键技术--图像视觉特征的描述和提取.  相似文献   

3.
基于内容的图像检索技术探索   总被引:2,自引:0,他引:2  
狄强  冯霞 《计算机工程》2005,31(Z1):223-225
基于内容的图像检索(CBIR)是目前国内外的一个研究热点,文章介绍了基于内容图像检索的关键技术、系统体系结构等核心内容,论述了图像检索涉及到的图像特征提取和相似性度量等技术,并就各种特征提取方法进行综合分析、比较。最后指出了目前CBIR的研究现状、存在问题及发展方向。  相似文献   

4.
基于内容特征的图象检索(CBIR)是目前国内外研究的一个热点。本文简要介绍了基于内容的图像检索技术的发展过程及主要原理,重点论述了基于内容的图像检索常用关键技术——图像视觉特征的描述和提取。  相似文献   

5.
基于内容特征的图象检索(CBIR)是目前国内外研究的一个热点。本文简要介绍了基于内容的图像检索技术的发展过程及主要原理,重点论述了基于内容的图像检索常用关键技术——图像视觉特征的描述和提取。  相似文献   

6.
图像检索是很多研究中的关键技术,本文对图像检索的现状和发展趋势进行了全面的综合论述,根据不同的图像索引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这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,提出了图像检索技术的发展趋势和研究方向.  相似文献   

7.
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。通过对现有基于内容的图像检索技术的分析和比较,指出了现有基于内容的图像检索系统的难点和不足。同时指出了基于内容的图像检索技术的发展趋势和研究方向。  相似文献   

8.
基于内容的图像检索技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着多媒体技术的迅速发展,图像数据库也急剧膨胀起来,如何高效、快速地从图像资源中获取有用的图像成了信息检索技术研究的热点。对近年来基于内容图像检索技术中的特征提取技术进行了详细全面的论述,并指出了下一步的研究方向。  相似文献   

9.
基于颜色分布的图像检索系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
赵莹 《微计算机信息》2007,23(18):266-268
基于内容的图像检索日益成为当今图像检索研究的热点。该论文在论述基于颜色直方图的图像检索方法的基础上,将图像重叠分块,提出了基于颜色分布的图像检索方法。最后实现了基于颜色直方图与基于颜色分布的两种图像检索方法的图像检索原型系统,并对实验结果进行了详细的分析和比较。  相似文献   

10.
曾台盛 《福建电脑》2006,(10):25-26
本文分析了基于内容的图像检索的关键技术以及各个阶段的研究特点,重点分析了基于颜色和纹理特征的图像检索技术。指出了目前研究中存在的主要问题并提出了今后的研究方向。  相似文献   

11.
In order to improve the retrieval accuracy of content-based image retrieval systems, research focus has been shifted from designing sophisticated low-level feature extraction algorithms to reducing the ‘semantic gap’ between the visual features and the richness of human semantics. This paper attempts to provide a comprehensive survey of the recent technical achievements in high-level semantic-based image retrieval. Major recent publications are included in this survey covering different aspects of the research in this area, including low-level image feature extraction, similarity measurement, and deriving high-level semantic features. We identify five major categories of the state-of-the-art techniques in narrowing down the ‘semantic gap’: (1) using object ontology to define high-level concepts; (2) using machine learning methods to associate low-level features with query concepts; (3) using relevance feedback to learn users’ intention; (4) generating semantic template to support high-level image retrieval; (5) fusing the evidences from HTML text and the visual content of images for WWW image retrieval. In addition, some other related issues such as image test bed and retrieval performance evaluation are also discussed. Finally, based on existing technology and the demand from real-world applications, a few promising future research directions are suggested.  相似文献   

12.
图像特征检测算法的分析与研究   总被引:1,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
从利用图像信息的角度,系统分析了图像特征检测问题的研究文献,将图像特征检测方法分为两大类,即基于梯度信息的方法和基于相位信息的方法。论述了每类方法的特点,并对主要的特征检测方法进行详细而全面的论述。指出了目前研究中存在的主要问题以及今后的研究方向。  相似文献   

13.
受成像载体、成像光谱和成像条件等的影响,跨域图像在不同领域的应用日益增多,跨域图像检索已成为了许多领域研究的热点和前言。然而图像的跨域检索面临着图像视觉偏差的问题,通过传统同域图像检索的方法无法有效地得到结果。通过文献调研,系统梳理了近年来跨域图像检索领域的代表性方法。对跨域图像检索任务作出了简要说明并指出了关键问题;根据图像域的不同转换阶段,将跨域图像检索方法分为两类:基于特征空间迁移和基于图像域迁移的跨域图像检索方法,并对两类方法进行了系统总结和分析;整理了跨域图像检索在不同领域的数据集,对比了各类方法的性能;总结了现有跨域检索方法并对未来的研究方向进行了展望。  相似文献   

14.
介绍图像信息处理技术的一项基础性研究--图像颜色特征提取技术,重点讨论颜色特征提取技术的发展现状以及两大应用背景,即图像检索和图像情感语义的研究,揭示了颜色特征提取技术在基于内容的图像检索和图像情感识别研究方面的重要作用.总结了常用的颜色特征提取方法,指出现有方法中存在的问题和不足之处,提出了研究的新思路,并对今后的研究重点做出了展望.  相似文献   

15.
基于内容图像检索中的特征性能评价   总被引:18,自引:2,他引:18  
在基于内容的图像检索中,不同图像特征反映了图像各个侧面的内在特性,因此,在使用图像特征进行检索时存在多种相似性度量方法.特征以及特征间相似性度量方法的选取是当前CBIR研究的一个重要课题.评估了CBIR系统中使用的图像特征在不同相似性度量方法下及多种特征在不同图像库上的检索性能,为CBIR系统的设计和实现提供一定的依据.通过实验发现,图像特征的检索性能不仅同相似性度量方法有关系,同时与图像库也有密切的关系.  相似文献   

16.
基于内容检索的图像系统的关键技术及其实现   总被引:7,自引:0,他引:7  
大量多媒体化信息的产生使得基于内容的检索技术成为研究的热点.该文先给出了基于内容的图像检索系统的系统结构.然后归纳并详细阐述了该系统所包含的5种主要关键技术,提出要实现趋向语义的图像查询系统应建立在相关性反馈、多种特征组合查询和对图像内容加注的文字进行全文本查询相结合的基础上,并且在原型系统上给出了实验结果.  相似文献   

17.
Rapid expansion in the digitization of image and image collections has vastly increased the numbers of images available to scholars and researchers through electronic means. This research review will familiarize the reader with current research applicable to the development of image retrieval systems and provides additional material for exploring the topic further, both in print and online. The discussion will cover several broad areas, among them classification and indexing systems used for describing image collections and research initiatives into image access focusing on image attributes, users, queries, tasks, and cognitive aspects of searching. Prospects for the future of image access, including an outline of future research initiatives, are discussed. Further research in each of these areas will provide basic data which will inform and enrich image access system design and will hopefully provide a richer, more flexible, and satisfactory environment for searching for and discovering images. Harnessing the true power of the digital image environment will only be possible when image retrieval systems are coherently designed from principles derived from the fullest range of applicable disciplines, rather than from isolated or fragmented perspectives.  相似文献   

18.
Nowadays, more and more images are available. However, to find a required image for an ordinary user is a challenging task. Large amount of researches on image retrieval have been carried out in the past two decades. Traditionally, research in this area focuses on content based image retrieval. However, recent research shows that there is a semantic gap between content based image retrieval and image semantics understandable by humans. As a result, research in this area has shifted to bridge the semantic gap between low level image features and high level semantics. The typical method of bridging the semantic gap is through the automatic image annotation (AIA) which extracts semantic features using machine learning techniques. In this paper, we focus on this latest development in image retrieval and provide a comprehensive survey on automatic image annotation. We analyse key aspects of the various AIA methods, including both feature extraction and semantic learning methods. Major methods are discussed and illustrated in details. We report our findings and provide future research directions in the AIA area in the conclusions  相似文献   

19.
传统的电子商务网站主要通过商品名称的关键字来进行商品搜索,然而文字信息难以完整的描述商品的各种特征,并且存在人为操作的主观性,导致搜索结果与用户意图之间存在较大差异.基于内容的图像搜索技术通过提取商品图像的视觉特征进行搜索,为电子商务网站的发展提供了新的契机.本文在此基础上对图像购物搜索技术的研究工作进行梳理,总结研究现状,分析技术原理,并指明未来的发展趋势.  相似文献   

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