基于内容的图像检索技术研究

在对海量的图像数据进行检索时,传统的基于数值/字符的信息检索技术并不能满足要求.因此,基于内容的图像检索技术(CBIR:Content-Based Image Retrieval)的研究应运而生,并引起了广泛关注.本文主要讨论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、检索性能的评价、压缩域的图像检索技术等等,并指出了一些可值得深入研究的方向.     

基于内容的视频检索技术研究

研究了视频数据库的基于内容检索技术,对其中的关键技术和各种算法进行了描述及评价,并对其存在的问题和研究方向进行了讨论。     

基于内容的图像检索技术研究

随着互联网技术的快速发展,传统的基于关键字的图像检索已无法满足人们的需要,基于内容的图像检索技术(CBIR)越来越受到人们的青睐.现阐述了基于内容的图像检索系统的组成和基本原理,并着重介绍了CBIR的特征提取,相关反馈的关键技术,最后指出了基于内容的图像检索存在的问题和发展方向.     

基于内容的图像数据库检索技术分析

在互联网技术快速发展背景下,图像数据库建设不断完善,且被应用范围更为广泛,如数字图书馆、卫星图像数据库以及医学图像数据库等。而想要在海量数据中快速检索所需图像信息,就成了亟需解决的技术问题。基于内容来进行图像数据库检索为一种新型技术,主要是通过对图像视觉特征信息进行分析,如颜色、形状、纹理等来与数据库内信息进行对比,构建查询模块完成信息检索。本文对基于内容图像数据库检索技术进行了简要分析。     

基于内容的图像检索技术的专利状况分析

随着多媒体技术的迅速发展,基于内容的图像检索技术已成为近些年来图像检索领域的研究热点.从申请量、申请人国别、申请人排序、技术主题、热点技术对中国专利申请进行了详细的分析,并给出了基于内容的图像检索技术的专利发展趋势,为企业、科研单位的技术创新提供参考.     

基于内容的检索

信息时代的到来使人们接触到越来越多的多媒体信息。有效地组织、管理和检索大规模的多媒体数据库成为当前迫切需要解决的问题。本文介绍了基于内容检索的基本概念及其基本结构。对多媒体数据库的结构给予了简要的介绍,最后描述了图像和视频的基本检索方法。     

基于内容的图像检索方法

综述了基于内容检索技术的进展,并对其主要方法如基于颜色、形状、纹理等图像检索技术进行了论述,介绍了几个典型的基于内容的图像检索系统.通过综述指出了今后的研究方向.     

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ROI的图像检索算法研究

针对全局特征的图像检索不能很好地满足用户的意图和基于图像分割的检索过分依赖复杂的图像分割算法二者的不足。在基于子图的检索思想的基础上，给出了一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法。该算法无需对图像进行复杂的分割就能提取对象特征，实验证明该算法具有简单、高效、查全率较高的优点。     

基于内容的图像检索技术的专利技术综述

随着现代通信技术与多媒体技术的发展,基于内容的图像检索成为了近些年来图像检索领域研究热点.本文以国内外若干著名的基于内容的图像检索系统为主线,结合相关的专利申请对基于内容的图像检索技术的发展历程进行了回顾,分析了当前基于内容的图像检索的热点技术,最后总结了国内外相关专利申请状况,希望对该领域的学术研究和产业发展有所帮助.     

多媒体数据库及其基于内容检索方法的探讨

多媒体数据库发展，带来了各种各样新问题。在多媒体数据库中，查询处理的难点在于如何对各种数据的内容进行查询，即基于内容的检索，是实现多媒体数据检索的有效手段和重要技术。本文以多媒体数据库的相关理论为基础，提出了基于内容检索的特点、体系结构和处理方法，并对其进行了着重阐述。     

利用不变量进行基于内容的图像检索

本文利用一种新的图像特征描述子进行基于内容的图像检索.该描述子不仅实现了对图像内容的综合概括,即图像的形状、纹理和颜色内容,而且具有平移、旋转和尺度变换不变性,实验证明了该描述子优良的检索性能.     

基于位平面分布熵的图像检索算法

该文针对利用颜色直方图检索时存在的问题,提出了一种基于位平面分布熵的图像检索算法。首先将图像分解为8个位平面,然后采用对表征图像结构特征有意义的4个位平面的信息熵组成的熵矢量来多层次地对图像特征进行描述。为了避免图像中像素灰度值的微小变化对位平面的影响,又提出了采用位平面的灰度码表示方法。同时,考虑到位平面间的相关性,设计了相关权值矩阵,并采用马氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该算法具有较高的检索率。     

Efficient Cloud Image Retrieval System Using Weighted-Inverted Index and Database Filtering Algorithms

With the advance of multimedia technology and communications, images and videos become the major streaming information through the Internet. How to fast retrieve desired similar images precisely from the Internet scale image/video databases is the most important retrieval control target. In this paper, a cloud based content-based image retrieval (CBIR) scheme is presented. Database-categorizing based on weighted-inverted index (DCWⅡ) and database filtering algorithm (DFA) is used to speed up the features matching process. In the DCWⅡ, the weights are assigned to discrete cosine transform (DCT) coefficients histograms and the database is categorized by weighted features. In addition, the DFA filters out the irrelevant image in the database to reduce unnecessary computation loading for features matching. Experiments show that the proposed CBIR scheme outperforms previous work in the precision-recall performance and maintains mean average precision (mAP) about 0.678 in the large-scale database comprising one million images. Our scheme also can reduce about 50% to 85% retrieval time by pre-filtering the database, which helps to improve the efficiency of retrieval systems.     

一种融合图学习与区域显著性分析的图像检索算法

 为弥合图像低层视觉特征和高层语义之间的语义鸿沟,改善图像检索的效果,机器学习算法经常被引入到图像检索问题中.通常情况下,机器学习算法是与相关反馈机制相结合,通过用户的交互操作,标定出若干正反例图像,很自然地就可以将图像检索问题转化为模式识别中的分类问题.目前融合区域显著性分析的区域图像检索算法尚没有与机器学习算法相融合.本文结合图像区域显著性分析,并针对用户参与反馈的情况,分别提出了两种图像检索解决方案.其一,在没有用户反馈以及用户只反馈正例图像的情形下,将图像检索问题转化为直推式学习问题(Transductive Learning),改进已有的基于图的半监督学习算法,提出了融合区域显著性分析的层次化图表示(Hierarchical Graph Representation)方式,用以实现标记传播;其二,在用户同时反馈正反例图像的情形下,利用用户反馈得到的正反例图像构建相似性邻接矩阵,通过流形排序算法(Manifold-Ranking)学习出用户感兴趣的查询目标概念并用相应的特征向量集合表示,并据此查询图像库返回用户语义相关的图像集合.实验结果验证了这两种检索策略的有效性.     

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。     

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。     

基于内容图像分类技术中的特征分析

论文介绍了基于内容的图像检索技术(CBIR)的研究现状和相关技术,其中,特征提取是整个图像分类的关键,色彩和纹理都是CBIR常用到的图像视觉特征。文中提取了图像的颜色和纹理等六种特征．将所有的特征向量进行相应的组合,并采用SVM进行分类。最后,作者通过分析不同特征组合的识别效果,揭示了各种特征之间的内在联系,进而得到图像分类中的最佳特征组合。