【摘 要】
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传统的图像检索系统是基于文本匹配的。系统将检索关键字与图片上下文描述作匹配,向用户返回相应的查询结果。然而,这种检索方式具有很大的局限性,因为文本描述往往不能准确
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传统的图像检索系统是基于文本匹配的。系统将检索关键字与图片上下文描述作匹配,向用户返回相应的查询结果。然而,这种检索方式具有很大的局限性,因为文本描述往往不能准确地表现出图像的内容特性。基于内容的图像检索技术弥补了文本检索方式的不足。它面向图像的内容,通过对图像的颜色、形状、纹理等信息进行分析,建立相应的图像索引以供查询。目前存在的系统多采用单一特征,如颜色或纹理特征进行图像检索,效率较低。本文对结合了颜色和纹理特性的CEDD (Color and Edge Directivity Descriptor)特征进行了深入的研究,并针对CEDD提出了一种基于二元哈尔小波变换的改进方案。在上述研究的基础上,本文设计实现了一个完整的搜索引擎系统,该系统具有轻量级,跨平台和可扩展的特点。系统实现了图像网络爬虫的功能,并对索引模块和检索模块以及用户交互模块给出了具体的实现。此外,本文还集成了颜色特征ColorLayout和纹理特征Tamura索引模块,以实现与CEDD特征的检索效果比较。为了验证特征的检索效率,本文精选了Corel图像集中部分图像作为系统测试集,结合相应的测试方法和评价标准,给出了三种图像特征的检索结果对比情况。在相同或近似的测试环境下,实现了与现有系统的对比。实验表明,本文对CEDD的优化方案能够获得比原特征更高的检索效率,系统检索效果十分良好。
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