基于文本内容的图像检索研究.pdf

基于文本内容的图像检索研究.pdf

ID:51952716

大小:2.27 MB

页数:55页

时间:2020-03-20

基于文本内容的图像检索研究.pdf_第1页
基于文本内容的图像检索研究.pdf_第2页
基于文本内容的图像检索研究.pdf_第3页
基于文本内容的图像检索研究.pdf_第4页
基于文本内容的图像检索研究.pdf_第5页
资源描述:

《基于文本内容的图像检索研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库

1、123摘要随着计算机技术和多媒体技术的迅速发展,以及互联网的蓬勃兴起,人们获取信息的方式发生了翻天覆地的变化,各种图像获取设备以及图像处理技术也随之飞快发展。从光学照相机到如今的数码相机,图像格式也由模拟图像变为数字图像,再加上计算机存储设备的容量也越来越大,一张普通的数码相机的存储卡都能存储几百甚至几千张的数字图像。在如此发达的技术支持下各种图像信息的数量大量增长,于是如何管理、存储、检索数字图像成为了当今计算机技术研究的热门方向。基于内容的图像检索研究则成为如今热门的研究方向之一,与传统的通过使用文字语言对图像特征进行描述的图像检索相比,基于内容的图像检索可以不

2、依赖于图像作者对图像内容主观描述,而是直接通过图像的内容特征进行图像检索,从而使用户对图像的管理、存储和检索更加方便和高效。而数字图像的特征提取则基于内容的图像检索研究中的关键技术之一,图像特征提取主要包括图像特征描述、图像分割、图像识别匹配等。本文通过对SOIT图像提取方法的研究和分析,将SOIT方法提取的图像特征数据进行优化后使用基于XML的SVG矢量图技术使其能够应用在基于文本内容的图像检索中,以满足用户通过检索文本信息的方式对图像进行检索。本文做了如下工作:(1)研究分析了目前的基于内容的图像检索系统的特点,提出了基于文本内容的图像检索系统的思路和结构,并分

3、析了其优势和意义;(2)分析SVG图像技术的特点,并将其应用于基于文本的图像内容检索中;(3)分析了SOIT图像特征提取算法的数据特点,提出了基于密度的方法和基于空间的方法优化SOIT算法的图像特征数据;(4)使用基于文本内容的图像检索系统对优化数据进行测试分析。关键词:特征提取,图像检索,SVG,SOIT算法IABSTRCTAlongwiththecomputertechnologyandthedevelopmentofmultimediatechnologyandtheInternet'sboomingrise,peopletoaccesstheinformat

4、ioninthewayhavegreatchanged.Allkindsofimageacquisitionequipmentandimageprocessingtechnologyarefastdevelopment.Fromthecameratoopticaldigitalcamera,imageformatsalsofromanalogtodigitalformats.Computerstoragecapacityoftheequipmentisbecomingmoreandlarger,acommondigitalcameramemorycardcansto

5、rehundredseventhousandsdigitalimages.Sodevelopedtechnologytosupportstheimageinformationfastgrowthup,thathowtomanage,storage,andretrievaldigitalimagebecametoday'scomputertechnologyresearchhotdirection.CBIRresearchisbecomeoneofpopularresearchdirectionsnow.Comparedwiththetraditionalimager

6、etrievalcomparedthroughtheuseofnaturelanguagedescriptionoftheimagecharacteristics,CBIRcannotdependentonwriter'ssubjectivetheimagecontentdescription,butdirectlythroughthecontentsoftheimagecharacteristicsretrievetheimages,thustheusermanagement,storageandretrievaltheimagesbecomemoreconven

7、ientandefficient.AnddigitalimageoffeatureextractionisoneofthekeyintheCBIR’sresearch;imagefeatureextractionincludesimagecharacteristicsdescription,imagesegmentation,imagerecognitionmatching,etc.OptimizetheSOIT'scharacteristicsdataandcombinedwithSVGtechnology,makeitapplicationbasedonth

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。