基于内容的图像 —基于图像灰度特征的检索方法

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1、基于内容的图像—基于图像灰度特征的检索方法摘要多媒体技术的发展和视觉信息的飞速膨胀迫切需要对视觉信息资源的有效管理和检索。由此，基于内容的图像和视频检索技术得到了越来越多的重视，成为了多媒体信息检索和图像处理领域中的重要研究方向。CBIR技术将对大规模图像信息的管理和访问提供有力支持。本文这种介绍了内容图像检索的灰度特征实现方法，具有理论意义和实际应用价值。针对基于内容图像检索技术进行了研究，介绍了其研究现状和关键技术，讨论了其技术瓶颈和发展趋势。共生矩阵法，是对图像的所有像元进行统计调查，以便描述其灰度分布的一种方法。

2、分析了这种基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法，该方法首先将原图像作平滑处理得到平滑图像，然后将原图像和平滑图像组合得到广义图像灰度共生矩阵，提取该矩阵的统计特征量，最后将该统计量组成归一化向量用以检索。实验结果表明，本方法的效果要优于单纯的灰度共生矩阵法。在对相似图像检索时，该算法与基于共生矩阵的经典算法相当，在面临同一图像大小显著改变或发生旋转的情况下，该算法明显优于经典算法。相比较而言，该算法提高了检索的有效性。关键词：基于内容图像检索灰度特征共生矩阵多媒体技术24TitleContent-basedimager

3、etrieval—Themethodbasedonthecharacteristicsofthegray-scaleAbstractThedevelopmentofmultimediatechnologyandtheexpansionofvisualinformation，whichcriesfortheeffectivemanagementandretrievalmethodsofvisualinformation.Thus,theimageandvideosearchingtechnologybasedonconte

4、ntisgainingmoreandmoreattentiontobecomeamultimediainformationretrievalandimageprocessinginthefieldofimportantresearchdirection.ThetechnologyofCBIRprovideseffectivesupportsforthemanagementandaccessofextensiveimageinformation.Thispaperintroducedthecontentoftheimage

5、retrievalmethodcharacteristicsofgray,withtheoreticalandpracticalvalue.Thispaperdoesanextensiveandin-depthstudyoftechnologybasedoncontentimageretrievalto,presentingtheirresearchstatusandkeytechnologies,discussingitsdevelopmenttrendsandtechnologicalbottlenecks.Co-o

6、ccurrencematrixofallthepixelimagesurveyhasbeenconductedinordertodescribeamethodofdistributionofgray.Thispaperanalysesthisbroad-basedco-occurrencematrixgray-scaleimageoftheimageretrievalmethods.Themethodfirstlydealswiththeoriginalimageforsmoothinggainedsmoothingim

7、ages,andthencombinestheoriginalimageandsmoothimagesgainedbroadportfolioco-occurrencematrixgray-scaleimages,takingthematrixofstatisticalfeatures,finallyputtingthestatisticsintonormalizationofvectorfortheretrieval.Experimentalresultsshowthattheeffectofthismethodiss

8、uperiortoasimplegraysymbioticmatrixmethod.Whentosimilarimageretrieval,thisalgorithminbasedonaltogethermatrixtypicalalgorithmquite,inthefaceofsameimagesizeorsig