互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及和應(yīng)用使社交網(wǎng)絡(luò)及大數(shù)據(jù)技術(shù)等得到顯著發(fā)展,大量數(shù)字圖像信息由此產(chǎn)出。如何從當前海量的圖像多媒體庫快速、準確地匹配查找出用戶所需的圖像資源信息,成為了圖像檢索領(lǐng)域極具挑戰(zhàn)性的研究性課題。針對傳統(tǒng)的文字標注檢索,本文利用圖像的視覺特性,進行了基于內(nèi)容的圖像檢索研究,來實現(xiàn)“以圖搜圖”。主要以葉片和鮮花圖像為研究對象,研究了基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù),包括顏色空間、底層特征描述、圖像相似度度量、檢索性能的評價標準和反饋技術(shù)。其中底層特征描述包括顏色、紋理和形狀特征;圖像相似度度量包括歐式（Euclidean）距離、二次式距離和相交法;檢索性能的評價標準包括查全率、查準率和檢索時間;反饋技術(shù)包括特征權(quán)重和機器學習。在底層特征描述的基礎(chǔ)的深入研究上,在顏色特征上采用顏色直方圖、顏色矩和累加直方圖,紋理特征上采用灰度共生矩陣,在形狀特征上提出了一種采用二值化分割后,進行Hu不變矩變換的方法。針對單一特征檢索存在的弊端,本文提出了一種綜合特征（顏色和形狀）的檢索方法,并加入相關(guān)反饋技術(shù)提高系統(tǒng)的檢索性能。在前面算法研究的基礎(chǔ)上,成功開發(fā)一套圖像檢索系統(tǒng),并借助于相應(yīng)的實驗來對... 

【文章來源】：華北理工大學河北省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

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CBIR運行流程圖

RGB顏色空間模型


本文編號：3548799