基于内容的图像检索综述-毕业论文.doc

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1、厦门大学本科毕业论文本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题目:基于内容的图像检索综述姓名:学院:软件学院系:软件工程专业:软件工程年级:学号:指导教师(校内):职称:年月日44厦门大学本科毕业论文摘要随着多媒体、网络技术的飞速发展,图像应用的日益广泛,基于内容的图像检索CBIR(ContentBasedImageRetrieval)成为当前多媒体信息检索研究的热点之一。它是指直接采用图像内容进行图像信息的检索主要思想是根据图像所包含的颜色、纹理、形状以及对象的空间关系等低层图像特征和语义等高层特征来分析图像信息,建立图像的特征向量作为其索引,检索的方法目前主要是根据图像的多维特征

2、矢量进行相似查询。提取哪些特征,如何提取特征以进行高效、准确的检索是基于内容的图像检索技术中的核心问题。本文在广泛查阅国内外有关基于内容的图像检索技术文献资料的基础上,首先回顾了基于内容图像检索技术的理论及其应用研究的整个发展过程,全面综述了在图像检索,详细分析图像的内容特征。尤其是基于内容的图像检索领域的技术和现状。以基于颜色特征的图像检索实例系统为基础,研究颜色空间内,直方图对图像的描述。以颜色直方图为特征,引入欧氏距离的相似性度量方法实现基于内容的图像检索。最后探讨了基于内容的图像检索系统存在的问题以及今后研究的方向。关键词:图像数据库;图像检索;特征提取;相关反馈44厦

3、门大学本科毕业论文AbstractWiththedevelopmentofthemultimedianetworktechnology,theapplicationoftheimageisextensive,therapidincreaseofimageapplication,Content-basedImageRetrieval(CBIR)becomesmostactiveoneinmultimediaretrievalfield.Inordertoanalysistheinformationincludedinanimage,theCBIRsystemalwaysanaly

4、sesthecolor,texture,shape,andotherlow-layerimagefeatures,toestablishretrievalvectorsasretrievalindex.Inpresenttime,themainCBIRmethodissimilarityretrievalbasedonmulti-dimensionfeaturevectorofimage.ExtractingfeaturesfromimageisthekeyissuesinCBIR.Inthispaper,onthebaseofwidelyreferringtothemater

5、ialaboutContent-BasedImageRetrievalofhomeandabroad,thewholeevolutionofthetheoryontheContent-BasedImageRetrievaltechniqueandapplicationstudyarereviewedatfirst,thenthetechnologyofContent-BasedImageRetrievalandcurrentsituationareexplainedinanall-roundway.Thehistogramoftheimagedescriptionintheco

6、lorspaceisresearched,basedonthecolorcharacteristicsoftheimageretrievalinstancesystems.InadditiontheEuclideandistancesimilaritymetricmethodofcontent-basedimageretrievalbyColorhistogramfeatureisintroduced.AtlasttheproblemintheCBIRsystemandthedirectionofstudyareprobed.Keywords:Imagedatabase,Ima

7、geRetrieval,FeatureExtraction,RelevanceFeedback44厦门大学本科毕业论文目录第一章引言1第二章图像检索技术的发展22.1传统的基于文本的图像检索技术22.2基于知识和视觉特征的图像管理32.3基于内容的图像检索技术3第三章基于内容的图像检索技术研究63.1基于内容的图像检索基本原理63.2基于内容的图像检索系统63.3图像的内容特征83.3.1基于颜色特征的图像检索93.3.2基于形状特征的图像检索113.3.3基于纹理特征的图像检索123.4基

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