基于色彩和边缘特征的图像检索方法

为了改善基于内容的图像检索的效果和提高其检索效率,提出一种基于色彩和边缘特征的图像检索方法。首先将RGB图像分成几个子图像的形式,然后,对于每一个子图像提取其色彩特征和边缘特征,其中边缘特征的获得采用了瞬时保持（MP）边缘检测技术。将这两种特征结合在一起使用,可以实现准确快捷的图像检索。实验结果表明,该方法在检索精度和检索效率上都高于Cheng的两种方法且所用的时间分别为Cheng的方法的10%和3%,检索精度提高近20%。     

基于内容的多媒体检索技术

基于内容的多媒体信息检索在图像检索中意义重大,其检索的依据主要是多媒体的特征向量值,因此多媒体信息特别是图像的特征向量的组织直接影响到数据检索的效率.对基于内容的多媒体检索技术进行了研究,同时借鉴基于关键字的检索技术,引进了二叉排序树来组织图像的特征向量,利用成熟的二叉排序树算法进行特征向量值的检索,提高了图像检索的效率.     

基于内容的图像检索介绍

基于内容特征的图象检索（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.     

几种基于内容的图像检索的方法

基于内容的图像检索(CBIR)技术依赖于对图像特征(例如颜色直方图、纹理、草图、形状等)的提取,相对于传统的基于文本的图像检索方式,这种方式提高了检索效率和检索的准确率。文中主要介绍了基于颜色和基于纹理特征这两种特征提取方法。这两种方法既能够反映全局特征,又能够兼顾所感兴趣区域的局部特征,是基于内容的图像检索的两种非常有效的方法。     

基于内容的图像检索介绍

基于内容特征的图象检索(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。     

图像检索中融合语义和底层特征方法的研究

针对基于内容的图像检索系统检索效率不高的情况,通过在低层视觉特征上提取图像的颜色和纹理特征和空间信息,综合图像的语义特征,实现了对图像数据库的检索,最后,为了提高检索效率,把相关反馈技术引入到图像检索系统中。实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率。     

图像检索中融合语义和底层特征方法的研究

针对基于内容的图像检索系统检索效率不高的情况,通过在低层视觉特征上提取图像的颜色和纹理特征和空间信息,综合图像的语义特征,实现了对图像数据库的检索,最后,为了提高检索效率,把相关反馈技术引入到图像检索系统中。实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率。     

几种基于内容的图像检索的方法

基于内容的图像检索（CBIR）技术依赖于对图像特征（例如颜色直方图、纹理、草图、形状等）的提取，相对于传统的基于文本的图像检索方式，这种方式提高了检索效率和检索的准确率。文中主要介绍了基于颜色和基于纹理特征这两种特征提取方法。这两种方法既能够反映全局特征，又能够兼顾所感兴趣区域的局部特征，是基于内容的图像检索的两种非常有效的方法。     

基于混合相似度的高效图像检索方案

融合文本和视觉信息进行图像检索可避免图像低层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟,但在提高检索质量的同时难以保证检索效率。为此,针对基于文本和内容的混合图像检索,通过结合曼哈顿哈希、倒排索引和R树等技术,设计一个新型的索引结构CAT树和相应的top-k检索算法,并由此提出三段式图像检索方案。在基准图像数据集上的实验结果表明,该方案可以在保持准确率的前提下,显著提升图像检索的效率。