基于内容的图象检索及其相关技术的研究

基于内容和图象检索技术，即从大量的静或活动视频图象库中检索包含目标物体的图象，在高度信息化的今天，已成为内容图象库中图象信息组织和管理不可缺少的技术术。     

基于内容的图象检索技术

随着数字图象的日益增多,基于内容的图象检索已成为图象使用者和管理者迫切需要解决的问题,近年来,各国研究者纷纷加入该领域的研究.为了使人们对该领域现状有个概略了解,以推动该领域研究进一步开展,首先概括介绍了基于内容图象检索的产生、发展及其关键技术;然后介绍了特征提取(包括低层特征和语义特征)及其相似性计算、相关反馈等的原理及算法;最后指出了基于内容的图象检索技术与计算机视觉技术的区别所在,并对目前存在的问题和应着重的研究内容以及发展方向进行了分析.     

数字图书馆中基于内容的图像检索技术

随着多媒体技术的飞速发展,多媒体信息的日益丰富,多媒体信息检索技术已成为当前研究的热点.本文着重介绍了基于内容的图像检索技术及其发展,分析了图像信息的多种特征提取方法,最后,给出了一个基于综合特征提取的图像检索系统实例.     

一种基于颜色特征的图象检索方法

提出了一种改进的基于颜色感知特征和图象检索方法。这种方法采用符合人类视觉特征的ＨＳＶ颜色空间来表示图象的颜色特性,利用人对颜色的感知来对颜色分量进行等间隔的量化工形成特征矢量,用直方图交叉算法进行图象的匹配。用户可以通过示例方式,指定颜色或指定区域来表示查询的视觉要求。     

WWW上基于内容的图象检索系统

基于内容的图象检索技术和网络技术的快速发展使得开发在线的图象检索系统成为可能。讨论ＷＷＷ上基于内容图象检索系统的设计和实现要点,并详细介绍一个较为完整的ＷＷＷ图象检索系统。     

基于颜色直方图的图象检索

针对基于颜色直方图的静态图象检索,提出了自动构造全局参考颜色表和自带参考颜色表的算法,解决了Ｓｗａｉｎ算法中存储量与计算量过大的问题,同时给出了一个发层聚类构造二叉树式分层索引数据结构的方法 。     

基于聚类的图像视觉内容检索和索引

图像是一种典型的可以大量获取的多媒体数据，对它们进行内容管理具有实际意义，描述在BOIC系统中提出并实现的基于聚类机制的图像视觉内容检索和索引方法．首先给出以视觉特征、空间结构、语义注释等来表示图像内容的模型；然后给出基于该模型的三个检索算法，包括基于视觉感知的颜色检索算法、轮廓检索算法、主色调扩展检索算法；最后给出采用集簇算法时媒体数据进行聚类的索引机制．它建立聚类索引表来缩小查询范围，从而提高了检索效率。     

基于颜色分布相似性的图象内容检索

图象内容的检索需要确定图象之间的相似性。本文给出了一个基于颜色直方图相似性的匹配模型，然后描述了基于颜色直方图匹配方法的实现，讨论了这个方法在图象相似性上的度量性能。     

Web上基于内容的图象检索技术

Web上基于内容的图象检索集基于内容的图象检索和Internet网络这两项技术于一体,它对图象媒体的广泛应用具有一定的实用价值,同时对图象处理技术如何适应网络要求又有一定的理论研究价值,本文研究了特征提取、分布运算、网络实现等Web上基于内容的图象检索的相关技术,建立了一个单机上的图象检索系统并用该系统检验了自己提出的图象检索方法.另外在Web上实现了使用该方法的图象检索,实践证明小波形状不变矩对图象的形状匹配具有较好的效果.     

基于内容的图像检索技术研究

阐述基于内容的图像检索研究中存在的问题,并介绍其基本原理、检索方法、关键技术以及研究的进展和趋势.     

CBIR关键技术研究*

从图像特征提取和图像特征匹配两个关键环节对目前的CBIR技术进行了细致的阐述,分析和比较了不同方法的原理及优缺点;分类研究了压缩域的图像检索技术;指出了CBIR的一些研究热点及发展方向。     

基于内容的图像检索技术研究

介绍了基于内容图像检索(CBIR)技术的研究现状,对图像的检索方法进行了分析,并对图像检索可能涉及到的主要问题进行了讨论。     

基于内容的图像检索技术

随着大量数字图像数据库的出现,基于内容的图像检索技术成为研究热点。该文对目前基于内容的图像检索技术的主要原理与方法进行了分析,并对以后的发展趋势进行了展望。     

基于内容的图像检索的关键技术

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.     

基于内容的图像检索系统的设计与实现

本文描述了基于内容的图像检索系统@IMAGE的设计和实现。该系统综合运用了多媒体、媒体存储、数据组织和表示方法、图像检索技术等。也介绍了基于图像颜色、形状和纹理的检索算法。给出了@IMAGER系统结构、实现技术和功能。     

MPEG——7与基于内容的图像检索

图像检索是有着广泛意义的多媒体应用领域。基于内容的图像检索属于较高层次上的检索。该文对基于内容的图像检索的研究现状进行了分析,介绍了国际上即将推出的多媒体内容描述标准MPEG—7,并提出了一种实现MPEG—7标准图像检索系统的抽象模型。     

图像检索中的关键技术

传统的基于数值／字符的信息检索技术并不能满足海量的图像检索要求，因此，基于内容的图像检索技术（CBIR，content-based Image retrieval）得到了广泛研究，本主要讨论CBIR研究中的一些关键问题：图像的内容特征及其提取，特征之间的相似度计算，查询条件的表达等，最后指出了一些可值得深入研究的方向。     

基于内容的图像检索中的一种多维索引算法

由于图像信息越来越丰富,因此,基于内容的图像检索成为一个重要研究课题。在基于内容的图像检索中,需要解决的关键问题之一就是如何快速、有效地搜索。该文提出了一种与特征维数相关性极小的多维索引方法,从而提高了检索效率。该方法尤其适合于用户对查准率要求不高的情况下相关图像的查询。     

查询子空间在图像检索中的应用

近几年来,为了解决图像检索系统中由底层视觉特征和高层语义之间的差异所造成的检索困难,从信息捡索中引入了相关反馈技术。在过去几年中,它在该研究领域取得了一定的成功。文章提出了一种利用反馈信息建立“查询子空间”的检索模型,它将用户的语义查询进行基于视觉特征的分类,构造多个“查询子空间”,这些子空间拥有自身的查询模型和检索模型,最后的检索结果根据这多个“查询子空间”的检索结果得到。该模型具有较强的灵活性、扩展性,有效地利用了用户的反馈信息,动态地建立了底层视觉特征和高层语义之间的映射,能适应不同用户的查询。同时,将负反馈信息合理地融入到该模型中,提高了系统的检索效率。实验结果表明采用该检索模型的系统相比现有的检索系统性能有了较大提高。     

基于内容的图像检索技术

随着多媒体技术的迅速发展,传统的基于关键字的信息检索技术已逐渐不能满足要求,因此,基于内容的图像检索技术成为当今的一个研究热点。介绍了基于内容图像检索系统的基本组成。综述了基于颜色、纹理、形状、语义等图像检索技术的主要方法。分析和比较了现有的各种图像检索技术的方法。讨论了相关反馈技术、检索性能的评价等CBIR研究中的关键问题。同时指出了CBIR研究中存在的问题,以及未来的发展趋势和研究方向。