【摘 要】
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基于内容的图像检索方式CBIR(Content-Based Image Retrieval),就是根据给定的图像特征,从存储在数据库中的大量图像中进行检索,找出与给定图像特征相似的图像来。基于内容的
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基于内容的图像检索方式CBIR(Content-Based Image Retrieval),就是根据给定的图像特征,从存储在数据库中的大量图像中进行检索,找出与给定图像特征相似的图像来。基于内容的图像检索主要涉及到四项关键技术:图像数据库技术,内容描述技术,特征提取与匹配技术,快速检索技术。本文的研究内容着重于特征提取与匹配技术和图像数据库技术上,从形状特征,纹理特征和海量图像数据库技术三个方面进行研究,理论与方法部分的创新和成果如下:(1)形状特征:彩色图像分割的涵义是在图像区域边缘处,使特征向量呈阶跃变化,区域内部变化平稳。本文在SC空间采用改进了的均值漂移(Mean Shift)算法和区域算法提取彩色图像边缘。该算法具有如下创新:在HSV空间,选取了SC(Spatial Color Feature Space)特征空间;改进了Mean shift算法的权重分配算法和窗口尺寸选取算法;解决了特征空间各向异性和可信度不同问题并具有自适应性;接着将其与区域方法结合,很好地融合了空间信息和颜色信息,在此基础上使用了hue的七个不变矩,实现了欧式距离检索。(2)纹理特征:一种反映图像像素灰度级空间分布的属性。如果物体内部的灰度级变化明显又不是简单的色调变化,那么该物体就有
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