基于内容的图像检索技术

基于内容的图像数据库检索技术是当今的一个研究热点.本文介绍了基于内容图像检索的基本原理、检索方式和关键技术,并列举了几种较为先进的图像检索系统.最后探讨了当前研究中存在的问题以及今后的研究方向.     

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DCT压缩域的图像检索方法

本文提出了一种基于DCT(Discrete Cosine Transform)压缩域的图像检索方法.对于DCT编码的图像数据,在不需要完全解码的情况下,直接抽取图像的内容特征进行图像检索.首先,重组DCT域的频率系数,使其具有方向性、多分辨率等特点,并利用这些特点提取图像的大致轮廓.接着统计图像轮廓的连通直方图(CRH:Connected-Region Histogram),进行图像检索.并利用DC图的灰度直方图对检索结果进行重新排序.这种检索方法对灰度、旋转、平移等都具有一定的鲁棒性,具有较好的检索效果.     

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.     

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研究

多媒体信息化技术的发展使得基于内容的图像检索变得更加便捷、精确、高效,基于内容的图像检索是根据图像的特征进行信息提取,进而用于检索,颜色、纹理和形状是图像内容的组成要素。笔者根据工作经验,将从常见的图像检索系统分析着手,研究图像内容元素,并就基于内容的图像检索应用进行探讨,为相关的研究提供参考性的建议。     

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.     

基于内容的多媒体信息检索

较系统地介绍了基于内容的多媒体检索技术。对于基于内容的视频检索技术，介绍了基于内容的视频处理、视频检索的方式和ML算法在视频检索中的应用。此外，还介绍了基于内容的压缩方法MPEG-4、MPEG-7、MPEG-21等。     

Towards an Efficient Hierarchical Codebooks for Content-Based Images Retrieval

In space feature quantization, the most important problem is designing an efficient and compact codebook. The hierarchical clustering approach successfully solves the problem of quantifying the feature space in a large vocabulary size. In this paper we propose to use a tree structure of hierarchical self-organizing-map (H-SOM) with the depth length equal to two and a high size of branch factors (50, 100, 200, 400, and 500). Moreover, an incremental learning process of H-SOM is used to overcome the problem of the curse of the dimensionality of space. The method is evaluated on three public datasets. Results exceed the current state-of-art retrieval performance on Kentucky and Oxford5k dataset. However, it is with less performance on the Holidays dataset. The experiment results indicate that the proposed tree structure shows significant improvement with a large number of branch factors.     

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。     

基于颜色和空间特征的彩色图像获取方法

本文针对基于内容的彩色图像相似性获取问题,提出了一种新的相似性获取方法,它既考虑了颜色内容特征,也包含了图像的空间关系特征.文章设计了无序矩阵来描述图像空间位置的相对关系,这种无序矩阵具有对旋转和平移不变性的特点.在进行图像间相似性测量时,首先用颜色直方图相交法对图像全局颜色分布进行相似性测量,再对得到的候选图像队列用新的算法进行测量,剔除不相似的图像.新的测量算法既考虑了颜色内容的匹配,同时也考虑了空间相似性的因素.用不同类型的图像对这种方法进行实验,其结果表明,它在彩色图像相似性检索时是很有效的,具有较高的检索精度.此外,它在图像发生小的旋转和平移等形变时,表现出较高的可靠性.     

基于颜色分布特征的图像检索

颜色直方图是基于内容的图像检索（CBIR）中的一种重要特征，然而其完全丢弃了图像颜色的空间分布信息，为了有效地利用图像颜色的空间分布信息，提出采用颜色分布熵（CDE）描述图像颜色的分布特征，并根据人的视觉特性及信息熵的特性，提出了进一步的改进算法。同以往的方法进行比较结果表明，该方法在图像的相似性检索时是很有效的，并具有较高的检索效率。