【摘 要】
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为了克服传统的基于文字检索存在的主观性、低效率等缺点,人们开始强调基于内容的检索技术(CBR).考虑到信息对于信息获取的重要性,该文主要研究了基于内容的图像存 储图像存
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为了克服传统的基于文字检索存在的主观性、低效率等缺点,人们开始强调基于内容的检索技术(CBR).考虑到信息对于信息获取的重要性,该文主要研究了基于内容的图像存 储图像存储及检索技术,并从图像特征分析、彩争图像检索、二值图像检索、通用存储检索模型、CBR中的多模态界等六个方面,系统地研究了基于多区域特征组合CBR技术.该文首先比较了不同颜色空间下彩色图像的表示及量化方法,并比较了颜色直方图、颜色矩、颜色共生矩阵等颜色特征及Tamura参数、Gabor参数、SAR模型及Wold特征等纹理特征的性能,并指出基于多特征融合的方法是CBR中图像特征分析的有效途径.该文还研究并提出了一系列基 于颜色和纺理特征的彩色图像分割方法,包括降低空间及象素分辨率以彩色图像分析及分割的时间-空间效率的方法;基于领域颜色一致性的彩色图像边缘检测方法及基于圆邻域DCT 变换的纺理图像分割方法;基于颜色集、颜色矩、圆邻域DCT参数及分割区域最小面积等多 特征加权的分割方法等.
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