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《南京理工大学》 2003年
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基于视觉特征的图像检索技术研究

黄元元  
【摘要】: 随着多媒体时代的到来,使得人们越来越多的接触到大量的图像信息。如何提供一个有效的途径来快速、准确的查询这些具有丰富内涵的图像信息便成为当今检索领域的研究热点。基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval,CBIR)技术就是解决这一问题的关键技术之一。 特征级内容的提取是CBIR技术的基础。因此,本文对基于视觉特征的图像检索技术进行了研究,主要涉及两类图像的检索:彩色图像和二值商标图像。对于彩色图像,采用了一种基于量化的主色调检索方法,而且由于颜色特征相对形状特征比较容易获得,还进而提出了一种利用颜色特征进行基于形状的检索方法。对于二值商标图像,本文将其分作两类,一类是普通的商标图像,另一类是组合商标图像。对于前者,提出了一种利用信息熵和矩特征的检索算法,而对于后者,则提出了一种综合形状与空间位置特征的检索算法。两种不同算法的出发点是一致的,即充分利用图像的内部信息,使图像的局部特征与整体特征相辅相成。本文还对上述提到的检索算法结合不同的图像库进行了验证实验,实验证明,本文介绍的针对不同性质和类型图像的检索算法具有很好的检索效果。
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP391.3

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