融合多种特征的图像检索技术研究及系统实现
随着计算机技术及网络技术的发展，人们越来越多地接触到大量的图像信息，促使CBIR成为当前的一个热门研究课题。基于内容的图像检索是从图像中分析抽取其特征来衡量图像之间的相似程度，目的是为了有效地组织、管理和检索大规模的图像数据。
本文对基于内容图像检索技术做了研究，首先介绍了其研究背景和意义，概述了其研究现状和关键技术，并对国内外著名的图像检索系统及其应用领域进行了总结和论述。详尽地介绍了颜色、纹理、形状、边缘及空间特征提取方法，同时也阐述了特征匹配的方法。在分析多特征算法的基础上，提出了一种综合颜色、纹理和边缘特征相结合的算法。通过与其它经典图像检索方法的比较，验证了算法的可行性，也说明了综合利用多种特征检索方法比利用单一特征要好。
文中设计并开发了算法测试平台及基于内容的图像检索实验原型系统，是一个实验性的框架系统。实现了几个经典的其于内容的图像检索算法，并对提出的综合多特征的检索算法进行验证。实验证明，该系统具有较好的检索性能。
最后，对本文的工作进行了回顾，给出了其主要的研究工作，提出了进一步的研究展望。
- 作者：
- 高进乐
- 学位授予单位：
- 海南大学
- 专业名称：
- 通信与信息系统
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2009年
- 导师姓名：
- 康耀红
- 中图分类号：
- G354.47；TP391.4
- 关键词：
- 图像检索；特征提取；边缘特征；相似性度量
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