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基于内容的图像检索技术研究

胡峰丽  
【摘要】: 随着计算机科学技术的发展、Internet的应用普及以及多媒体数据库的迅速增加,我们拥有了海量的数字图像和视频信息。为了有效的管理和检索这些信息,基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval)技术应运而生,并成为图像领域研究的热点问题之一。 本论文围绕基于内容图像检索中的一些关键技术,进行了深入的研究,主要内容包括: (1)以图像位平面原理为基础,结合噪声攻击特点,提出了一种基于重要位平面的鲁棒图像检索新算法。该算法首先从原始图像中提取重要位平面;然后提取重要位平面的颜色和空间信息作为特征进行检索。该算法对光照、锐化、模糊等噪声攻击均具有较好的鲁棒性。 (2)以性能优越的回归型支持向量机(SVR)理论为基础,提出了一种基于SVR分类的多特征彩色图像检索新算法。该算法首先提取出图像的颜色、空间和纹理信息并作为图像的特征向量,然后以回归型支持向量机(SVR)为学习机器,对图像库进行分类处理以缩小图像领域范围,最后在较小的领域范围内进行图像检索。实验结果表明,该算法具有较好的查准率和查全率。


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