基于内容图像检索中的特征性能评价

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．     

基于内容的图像检索系统

文章介绍了基于内容的图像检索技术及其优势，并举了几个例子。     

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。     

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.     

基于本体技术的内容图像检索系统

提出一种新的利用对象本体进行基于内容的图像检索的方法.从分割后的图片区域中提取低层特征,并将其映射为本体中的中间层描述符.中间层描述符将图像低层特征与高层语义联系起来,实现基于内容的图像检索.实验证明,该方法适于大型图片库的检索.     

基于内容的图像检索技术研究

介绍了基于内容的图像检索与文本关键词检索的不同，阐述了基于内容图像检索的基本原理、检索方式和关键技术以及医学图像检索方法。     

基于内容的图像检索系统研究

对基于内容的图像检索系统进行了详细的分析研究,重点对颜色、纹理和形状等图像可视特征的提取和表示进行了研究,并简要介绍了基于内容的图像检索中图像语义的处理和应用,最后提出了CBIR系统及其相关技术的发展趋势和研究重点。     

基于内容的图像检索系统

分别介绍了颜色特征的描述方法和相似度匹配算法,并分析了基于颜色的图像检索的局限性,给出了相应的解决办法。     

遗传算法在基于内容的图像检索中的应用

利用遗传算法对图像的统计特征进行了特征选取，并应用于颅脑CT图像检索中。实验结果表明，该方法能够有效地选取特征，提高检索精度，改善检索效果。     

基于内容的Web图像检索引擎技术研究与设计

提出了基于内容的Web图像检索引擎及其体系结构、数据库结构设计， 以及基于内容检索中索引建立和相关反馈的问题。在银鲨AS3000高级浏览检索系统中应用了基于内容的图像检索引擎，说明其可行性和方便易用性。文章最后展望了基于内容的Web图像检索技术的发展方向和Web图像检索技术的应用前景。     

Zernike矩在基于内容的医学图像检索中的应用

介绍了Zernike矩的基本性质，讨论了Zernike矩在基于图像内容检索中的应用。     

底层内容特征的融合在图像检索中的研究进展

在基于内容的图像检索中,提取颜色、纹理、形状或空间信息等底层特征是目前最常用且简便的表征图像的方法。但使用单一底层特征容易忽视特征间的相互联系,无法对图像以各种形式提供的信息加以充分利用,限制了众多特征联合诠释图像的可能性。底层内容特征的融合可以全面同时互补地表示图像中包含的各类信息,有效地利用特征间的联系,提高了图像内容表示的效率和精度。该文对现有的底层内容的融合特征提取算法进行总结,提出了一种以融合的层次及融合内容为依据的分类体系,指出了基于融合特征的图像检索现今存在的问题以及一些可能的研究方向。     

从乳腺X线图像中检测肿块的基于内容的图像检索

为辅助医生从乳腺X线图像中检测肿块,提出了一种基于内容的图像检索方法.建立一个乳腺X线图像感兴趣区域(ROI)数据库,包含已确认有肿块和虽高度可疑但无肿块的ROI.每ROI提取24个特征.对任意一个待确定的ROI,通过在图像数据库中检索,计算出它含有肿块的疑似程度的量化值.通过实验测试了在不同灵敏度要求下的假阳性率,ROC曲线下的面积指标AZ=0.841.优于美国匹兹堡大学提出的一种基于人工神经网络的方法.     

基于内容的图像检索在智能监控系统中的应用

针对基于内容的图像检索与识别在智能监控中应用的问题,建立了基于区域划分的颜色链码,利用图像颜色的区域特征值来构成一个区域与整体的特征描述,并将它应用到捕获图像的识别。捕获的图像,通过梯度特征对来定位与检测,对获取的脸部图像进行链码特征匹配与识别,并将计算结果作为监控系统的判断与决策依据。运用这一方法的监控系统,提高了监控系统的辨别对象能力,拓展了智能监控研究领域。     

基于内容的智能图像检索系统设计

由于Internet中的图像信息资源是异构的．人们要想从中发现、收集和维护自己需要的信息要花费大量的时间和精力。为了更有效地利用Internet上的图像资源，文章从基于内容的图像检索的现状出发，运用Agent技术，提出了一种基于内容的智能图像检索系统的初步模型，并设计了其中核心部分的基本结构：用户Agent、协调器和信息Agent，从而弥补了现有图像检索系统在自适应用户兴趣和交互式等方面的不足，提高了系统的检索正确率和检索能力。     

基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法

当图像发生旋转或大小改变显著时,用已有的基于灰度共生矩阵的图像检索方法,不能很好地给出检索结果,在此基础上,该文提出一种基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。该方法将原图像作平滑处理得到平滑图像,然后将原图像和平滑图像组合起来得到广义图像灰度共生矩阵,提取该矩阵的统计特征量后,将其组成向量并归一化后用于检索。该方法引入了图像的空间信息,对于图像旋转和尺寸变化均不敏感。实验结果与性能比较表明,新方法的效果优于单纯的灰度共生矩阵法。     

基于平均检索精度的图像特征融合方法

在基于内容的图像检索中,不同图像特征反映了图像不同侧面的内在特性,如何有效地组织和利用这些特征从而提高系统的检索性能是一个值得研究的课题．首先提出了特征互补率的定义,通过计算互补矩阵有指导地选择融合特征集．实验结果表明,互补矩阵能够很好地估计特征之间的补充能力．同时提出了基于平均检索精度的特征线性融合方法,并在一个包含12000张异质图像的大型图像库上与当前图像检索中最常用的几种方法进行了对比实验,结果表明这种方法具有更高的精度．