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1.
图像纹理特征及其在CBIR中的应用   总被引:24,自引:6,他引:24  
基于内容的多媒体信息检索是当前世界的研究热点,然而在图像内容表示及其相似性度量这两个关键问题上取得的进展还不能令人满意。通过深入研究纹理的本质和人类视觉系统的特性,结合MPEG-7标准提出的图像内容描述了概念,提出一种新的谱方法来描述图像的纹理特征,并将其应用于图像内容的表示和检索,在此基础上,讨论了图像的颜色描述子和相似性度量策略,并给出了实验结果和性能评价。  相似文献   
2.
基于支持向量机的图像语义分类   总被引:18,自引:0,他引:18  
图像的低层可视特征与高层语义特征之间存在着一道鸿沟,人们不能直接理解由计算机自动生成的低层特征.另外,基于内容的图像分类和检索的性能极大地依赖于可视特征的提取和描述.出于这些考虑,提出了新的图像纹理、边缘描述子提取方法,并将它们表示为直方图.在此基础上,集成纹理、边缘和颜色直方图作为图像的特征向量,用支持向量机(SVM)实现图像的语义分类.实验结果表明,集成的图像特征表示在图像分类实验中取得了很好的效果,具有比其他特征表示(如Gabor纹理、颜色直方图)更好的性能.  相似文献   
3.
利用二部图匹配进行图像相似性度量   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于内容图像检索是多媒体信息检索领域研究的热点,而现有的算法和系统离成熟的应用还相距甚远,其检索效率和准确性都相当低。提高基于内容图像检索性能的关键在于实现对图像的对象级访问,但是已有的很多的基于区域的图像检索算法和系统都没有考虑多区域的匹配问题,因而不具有一般性、实用性。文中提出一种基于二部图最大权匹配的图像相似性度量算法,该算法建立在图像分割的基础上,由于它能有效地解决多区域图像相似性度量问题,并能有效地避免由于分割不准确带来的影响,因此能极大地提高检索的相关性和准确性。  相似文献   
4.
信息检索的革命——基于内容的多媒体信息检索   总被引:5,自引:0,他引:5  
随着多媒体计算技术的迅猛发展,网络传输速度的提高,以及新的有效的图像/视频压缩技术的不断出现,人们通过网络实现全球多媒体信息的共享成为可能,然而现有的技术还不能有效地满足人们对海量多媒体信息的需求,基于内容的多媒体信息检索应运而生。  相似文献   
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