【摘 要】
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目前,低层视觉特征提取、特征向量的相似性匹配和相关反馈是面向大规模图像库基于内容的图像检索中的三个关键技术。真实地反映图像内容的低层特征是图像检索精确度得以提高
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目前,低层视觉特征提取、特征向量的相似性匹配和相关反馈是面向大规模图像库基于内容的图像检索中的三个关键技术。真实地反映图像内容的低层特征是图像检索精确度得以提高的必备条件;有效简单的相似性度量也是图像实时检索系统的中心环节,如何消除不精确匹配对相似性度量结果带来的不利影响是提高检索精度的关键技术;而相关反馈方法是利用人机交互方式动态地捕捉图像检索中高层语义和低层特征关系的一个重要途径。 本文对相似性度量和相关反馈进行了研究,主要贡献如下: 1.首先介绍了基于内容的图像检索的背景、应用及现有的典型CBIR系统,然后阐述了基于内容的图像检索研究的各个关键技术。 2.针对欧式距离匹配无法有效的模仿人类对视觉内容的所有感知,而基本的颜色直方图求交的匹配算法无法捕捉颜色组成之间的空间关系的缺陷,考虑到颜色的连续过渡性,本文在颜色RGB三维空间中,结合空间解析几何,以分块直方图图像检索为基础,提出了球域直方图交相似性度量,消除了颜色的起伏变化在相似性度量方面带来的不准确性。 3.相关反馈中涉及两个关键问题,一个是如何从反馈样本中自动调整特征分量的权值;二是如何在检索系统中进行监督学习,使其具有记忆能力。本文对图像检索中的相关反馈进行了深入研究,提出了一种禁忌(记忆能力)的区域权重自动调整相关反馈算法,并通过实验验证了该算法具有良好的检索效果。 4.最后给出一个用于实验目的的图像检索模型。该模型融入了前面章节中提到的特征提取方法,相似性度量算法和相关反馈机制等技术,用Java语言编写了检索原型系统。
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