基于視覺內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，世界上數(shù)字圖像的數(shù)量產(chǎn)生了爆炸性的增長趨勢，圖像數(shù)據(jù)庫的大小也隨之增長，人們把越來越多的精力投入到在圖像數(shù)據(jù)庫中查找圖像的搜索技術(shù)，因此，基于內(nèi)容的圖像檢索（CBIR）已然是如今世界上最活躍的研究領(lǐng)域之一。一個(gè)CBIR系統(tǒng)是通過自動提取圖像的，例如顏色特征、紋理特征與形狀特征等底層視覺特征來實(shí)現(xiàn)對圖像的查找，其主要研究方向分為以下兩個(gè)方面：（1）取決于圖像特征描述子與特征距離函數(shù)的圖像相似度的計(jì)算；（2）基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的相關(guān)反

2、饋檢索技術(shù)研究。
　　迄今為止，許多圖像檢索技術(shù)都是基于全局的特征分布。然而全局分布的特征忽略了很多圖像的空間信息，這些空間信息對于空間模式識別來說也同樣重要，因此，基于全局分布的特征對于稍微復(fù)雜的圖像來說具有有限的識別能力。在本論文當(dāng)中，為了提高顏色索引技術(shù)的識別能力，用橢圓把圖像進(jìn)行分塊，圖像被分成n個(gè)等面積的子區(qū)域，把HSV空間進(jìn)行非等間隔量化，圖像的顏色特征就用從全部子區(qū)域中提取出顏色的直方圖來表示。
　　結(jié)合紋理特