| 【中文题名】 | 基于内容的图像检索技术研究与系统实现 |
| 【英文题名】 | The Research of Content-Based Image Retrieval Technique and System Implementation |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-6 |
| 【中关键词】 | 基于内容的图像检索,广义图像,相关反馈,模糊推理,模糊密度, |
| 【英关键词】 | Content-Based Image Retrieval,generalized image,relevance feedback,fuzzy inference,fuzzy density, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>检索机 |
| 【论文摘要】 |
基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval，CBIR)是一种根据图像的内容(人对于图像的理解和认识)来衡量图像之间的相似度以实现图像检索的技术，目的是为了有效地组织、管理和检索大规模的图像数据。
随着数字技术、计算机技术及网络技术的发展和普及，人们越来越多地接触到大量的图像信息，促使CBIR成为当前的一个热门研究课题。本论文对CBIR作了深入研究，主要工作包括以下几部分：
1．对基于内容的图像检索技术研究的背景、应用、以及国内外现有的典型CBIR系统和现状进行了深入的探讨，对主要研究技术进行详细和全面的论述；
2．深入研究了图像颜色特征提取和相似性匹配算法，在此基础上提出了一种参考颜色表广义平均直方图匹配算法，改进了传统颜色直方图的量化和匹配方法；
3．针对图像检索中低层特征与高层语义之间存在差距的不足，对相关反馈方法进行了深入的研究，提出了一种基于区域权重自动调整的动态相关反馈算法，实验证明该方法具有较好的检索效果；
4．为了更好地模拟图像的高层语义和感知主观性，探讨了采用模糊理论的CBIR方法，提出了基于模糊逻辑的图像相... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
5-6 |
|
ABSTRACT |
6-10 |
|
第一章 绪论 |
10-17 |
|
1.1 引言 |
10-11 |
|
1.2 基于内容的图像检索系统的应用领域和示例 |
11-13 |
|
1.2.1 应用领域 |
11-12 |
|
1.2.2 应用示例 |
12-13 |
|
1.3 现有典型图像检索系统介绍 |
13-15 |
|
1.4 论文的主要内容和任务 |
15-17 |
|
第二章 基于内容的图像检索研究的关键技术 |
17-34 |
|
2.1 引言 |
17-18 |
|
2.2 图像特征提取研究 |
18-23 |
|
2.2.1 颜色特征 |
18-20 |
|
2.2.2 纹理特征 |
20-21 |
|
2.2.3 形状特征 |
21-22 |
|
2.2.4 空间关系特征 |
22 |
|
2.2.5 综合特征检索 |
22-23 |
|
2.3 数据库技术的研究 |
23 |
|
2.4 图像相似性度量研究 |
23-26 |
|
2.4.1 相似性度量方法 |
24-25 |
|
2.4.2 人类视觉相似性模型 |
25-26 |
|
2.5 交互反馈方法研究 |
26-31 |
|
2.5.1 相关反馈机制研究 |
26-29 |
|
2.5.2 关联反馈机制研究 |
29-30 |
|
2.5.3 相关反馈与关联反馈的比较 |
30-31 |
|
2.6 图像检索性能评价技术的研究 |
31-33 |
|
2.6.1 查全率和查准率 |
31-32 |
|
2.6.2 其他评价技术 |
32-33 |
|
2.6.3 测试数据集的研究 |
33 |
|
2.7 本章小结 |
33-34 |
|
第三章 参考颜色表广义平均直方图匹配算法 |
34-47 |
|
3.1 引言 |
34 |
|
3.2 颜色特征的提取 |
34-42 |
|
3.2.1 颜色空间转换 |
35-36 |
|
3.2.2 颜色量化 |
36-38 |
|
3.2.3 聚类中心 |
38 |
|
3.2.4 组合数 |
38-39 |
|
3.2.5 广义平均直方图 |
39-40 |
|
3.2.6 直方图的归一化 |
40-41 |
|
3.2.7 参考颜色表匹配算法 |
41-42 |
|
3.3 参考颜色表广义平均直方图算法 |
42-46 |
|
3.3.1 检索算法 |
42-43 |
|
3.3.2 实验结果与分析 |
43-46 |
|
3.4 本章小结 |
46-47 |
|
第四章 区域权重自动调整的动态相关反馈算法 |
47-58 |
|
4.1 引言 |
47 |
|
4.2 结合图像分割的空间关系表达 |
47-50 |
|
4.2.1 空间关系 |
47-48 |
|
4.2.2 图像分割 |
48-50 |
|
4.3 基于区域权重自动调整的相关反馈算法 |
50-55 |
|
4.3.1 问题描述 |
50-51 |
|
4.3.2 区域相关反馈的关键技术 |
51-55 |
|
4.4 实验结果与分析 |
55-57 |
|
4.5 本章小结 |
57-58 |
|
第五章 基于模糊逻辑的图像相似性测度方法 |
58-74 |
|
5.1 引言 |
58 |
|
5.2 基于模糊逻辑的图像相似性测度方法 |
58-70 |
|
5.2.1 输入、输出及论域 |
60-62 |
|
5.2.2 隶属度函数 |
62-63 |
|
5.2.3 模糊规则和模糊推理 |
63-69 |
|
5.2.4 解模糊化 |
69-70 |
|
5.3 算法描述 |
70-71 |
|
5.4 实验结果与分析 |
71-73 |
|
5.5 本章小结 |
73-74 |
|
第六章 基于内容的图像检索系统的实现 |
74-81 |
|
6.1 引言 |
74 |
|
6.2 基于内容的图像检索系统的结构设计 |
74-75 |
|
6.3 基于内容的图像检索系统的实现 |
75-80 |
|
6.3.1 数据的存储和管理 |
76-77 |
|
6.3.2 图像检索系统流程 |
77-80 |
|
6.4 本章小结 |
80-81 |
|
第七章 总结与展望 |
81-85 |
|
7.1 工作总结 |
81-82 |
|
7.2 展望 |
82-85 |
|
参考文献 |
85-91 |
|
致谢 |
91-92 |
|
作者读研期间参与的科研项目与发表的论文 |
92 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.370599 |
