图像搜索引擎检索模式分析与研究

文中研究如何从HTML文档中提取图片相关信息,保证高效和准确的实现图片检索。在对图像搜索引擎检索模式分析的基础上,提出了若干关键技术,设计并实现了一个基于文本的Web图片搜索引擎,给出了系统的总体结构图．并对获取网页、提取信息、图片抓取、建立索引和提供查询进行了详细的描述,分析了图像搜索引擎的检索模式。     

基于文本的图片检索系统研究

现在的时代是互联网的时代,随着网络资源的日益丰富,WEB上的图片资源也越来越丰富,图片内容也越来越精彩,吸引了大量网民对于图片的检索。图片检索技术中最常用的方法是基于文本的图片检索,是人们检索图片的主要手段,而基于文本的图片检索技术最核心的技术是图片相关文本的提取,图片相关文本提取技术会给图片检索的查全率和查准率带来最直接的影响。如何提高图片的检索率,是当代互联网基于文本的图片检索技术亟待解决的问题。     

一种新的基于内容的图像检索方法

针对传统图像检索的不足,提出一种新的基于内容的图像检索方法。该方法首先构造色彩距离公式,根据色彩距离公式自动判别图片的主色调,然后利用Lucene的索引模块为图片创建索引,利用搜索模块实现图像检索。通过使用24张图片对该方法的有效性进行验证,结果表明：该方法虽然简单,但是检索的准确率较高且易于实现。     

云平台上基于图像特征索引的并行检索系统技术研究

为了提高建立索引、检索图像的速度,提出云架构上基于图像特征索引的并行检索系统.该检索系统主要有3个模块:海量小图片分布式存储(Store)、并行建立图像特征索引(Indexing)、并行图像检索(Retrieve).在Store模块中提出针对海量图片的合并存储,Indexing模块中提出索引缓存模式,避免重写索引的输出接口,Retrieve模块中对索引进行分片管理,以及并行检索.实验结果表明,相对于其他图像检索系统,基于图像特征索引的检索系统有效减少了图像特征索引建立时间,缩短了图像的检索时间,提高了图像检索速率.     

基于区域相似度的图像自动标注方法

面对图片的数量与种类的快速增长,如何有效地组织和处理大量的图片信息并从其中检索出用户需要的信息成为一个重要的问题。图像检索技术是解决此类问题的核心技术。为了能够有效地标注和检索图像,提出了一种基于区域匹配的图像自动标注方法,实验证明,该方法能够有效地对图像进行标注。     

基于形状的图像检索技术研究

基于形状的图像检索技术是基于内容的图像检索技术的一个重要组成部分。现有的形状特征检索技术主要集中在形状特征的提取及相似性度量、形状特征与颜色和纹理特征结合、形状特征与高层的语义特征结合的研究。在分析现有的基于形状的图像检索技术的一些关键技术的基础上,对基于小波-傅里叶特征(WFD)的形状检索方法进行了研究,并提出了一些改进算法。结合Matlab和ACCESS实现了一个基于形状的图像检索实验系统,建立了用户界面,选取与设计了4个图像测试集,使用检索性能评价方法对形状特征的检索结果进行了客观的评价。实验结果表明,利用本文所提出改进的形状特征进行检索取得了较好的检索效果。     

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。     

数字美术馆系统的设计与实现

对数字美术馆系统做了大量调研,并充分分析了用户需求,在此基础上提出并设计了一种数字美术馆系统。该系统在基于文本的检索基础上,引入了基于内容的图像检索技术,并将其与基于文本的检索技术相结合,提高了检索效率和精度,具有较好的实用性。     

浅谈DIP在视频点播技术中的应用——基于内容的颜色特征图像检索系统

以基于内容的颜色特征图像检索实例系统为基础,研究RGB与HSI颜色空间内,全局直方图,累积直方图,局部累加直方图对图像的描述。以之为特征,再引入欧氏距离的相似性度量方法实现基于内容的图像检索。并成功实现了在数字计算机上的基于内容的颜色特征图像检索系统,并提出该技术应用于VOD的构想。     

基于词汇树方法的图像检索

目前SIFT特征提取算法具有较高的时间复杂度,不利于大规模图像检索,提出一种构建词汇树的方法,来缩短用户检索图像的时间。对图像库用SIFT特征提取算法提取特征点,用聚类方法对图像库中的特征点构建一棵三层词汇树,并为每个结点赋合适的权值。接着计算图像库中每张图片与词汇树的距离,这个距离称为索引值,用来唯一表示每张图片。在进行图像检索时,只需计算待检索图片的索引值,通过索引值的匹配来检索图像,可以极大地缩短用户检索图像的时间。     

基于空间关系的子区域最佳匹配算法

该文提出了一种基于空间关系的图像检索算法子区域最佳匹配法。这种算法首先根据符号投影模型,将图像内目标抽象为带有多个属性的图标。然后,利用搜索邻节点的等角度区域最近原则、划分子区域的中心点法、图论中的广度优先算法进行图标匹配。最后,根据所定义的局部区域相似距离及图间距离来计算图像与图像之间的相似度,进而完成基于图像内部空间关系的检索。该文以这种算法为核心,构建了一个篮球站位分析演示系统,并用实际数据验证了所提出的基于空间关系的图像检索方法的有效性。     

基于视觉特征的图像检索重排序

主要介绍了在基于关键字的图像检索结果上,利用视觉特征对图像进行重排序。由于关键字对图像的描述存在一定的偏差,所以检索结果难免存在偏差。尽管如此,基于关键字的检索结果中依然有一定比例的图片是与用户期望相关的,利用这一相关性可以建立一个由图像视觉特征描述的用户目标概念,以此作为基准采用分段插入排序对基于关键字的图像检索结果进行重排序,此方法既提高了检索准确率,又能满足实时性要求。文中介绍的方法采用了两种视觉特征,颜色直方图和局部二值模式(LBP)。     

基于支撑向量机的多媒体图像半结构化技术研究

多媒体图像半结构化处理具有广泛的应用前景,已成为研究的一个热点。针对SVG以非结构化方式描述图像的局限性,利用图像整体与局部、局部与局部相似性,研究大容量和粗纹理等复杂图片中的各个局部实体对象及关系,以SVG指令集与图像描述的所有标记为基础,本文以经验模态分解EMD方法和Lagrangemultiplier乘子为基础,研究一种多层次自适应分解的图像半结构化分离算法,分离二进制光栅图像转换为XGML的半结构化文档;研究一种基于支撑向量机SVM的XGML文档优化与压缩算法,以得到存储空间较少基于XGML半结构化图像文档。该研究成果将解决基于大容量和粗纹理等典型的古建筑图片或文物图片快速载入、展示、基于图像内容的定位和检索所涉及的关键问题。     

小波尺度空间形状特征提取方法的研究

基于形状的图像检索技术是基于内容的图像检索技术的一个重要组成部分。现有的形状特征检索技术主要集中于形状特征的提取及相似性度量、形状特征与颜色和纹理特征结合、形状特征与高层的语义特征结合的研究。在分析现有的基于形状的图像检索技术的一些关键技术的基础上,对基于小波尺度空间特征(WSS)的形状检索方法进行了研究,并提出了一些改进算法。     

一种支持快速相似检索的多维索引结构

由于科技信息技术的不断发展,传统的信息检索方式已经不能满足人们的要求,基于内容的图像检索属于一种支持快速相似检索的多维索引结构,应用于信息发达的网络世界。本文对基于内容的图像检索技术的工作流程进行分析,同时根据其特征探讨了常用的关键技术,对基于内容的图像检索技术的发展趋势作了进一步研究。     

基于SQL/MM的图像检索算法实现

对于大型图像数据库,如何实现高效的基于内容的图像检索成为图像数据库的主要研究方向之一.SQL/MM标准是一个基于内容来处理多媒体数据的数据库标准.利用SQL/MM标准中静态图像部分关于图像基本特征的SQL函数实现了基于内容的图像检索,并通过对Corel图像库的检索实验验证了标准中所涉及的各项特征的适用范围以及特性.     

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.     

基于内容的图像检索在病虫害管理中的应用

综述了我国目前森林病虫害管理的现状以及存在的不足，提出了将基于内容的图像检索技术应用在森林病虫害管理的新思路。然后分析了基于内客的图像检索技术的特点，森林病虫害管理的体系结构、主要技术的研究情况，以及基于内容的图像检索技术在森林病虫害管理中应用的重大意义。     

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.