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基于内容特征的图像检索和整合性视频检索

陈添丁  
【摘要】: 高效的基于内容的图像检索在许多应用领域得到了迅速发展,目前图像内容检索的领域也建立了一些系统,但这些系统在实际使用中有如下欠缺:(1)这些系统期望以相同的方法处理各种不同类型图像的检索;(2)这些系统在设计时缺乏从使用者的需求出发。实际上,由于不同的检索方式适用于不同类型的图像。为此本文提出基于整体区域相似匹配的图像互动式检索模型,该模型是一个基于小波的特征提取和整体区域相似的、语义分类和互动式方法的图像检索系统,与其他检索方法相比较,此方法允许自适应查找和互动,因此可缩小查找范围,以提高检索效率。实验结果表明,该系统比其它一些系统精确和高效,对变化的图像更具有相当的鲁棒性。 另外提出一种图像比对搜索方法,即利用最新的分形图像处理和索引技术建立图像特征数据库。将图像经分形编码,得到每张图像的迭代函数伴随图像存入数据库中,成为该图像的索引文件,这样对数据库进行搜索时,将针对此索引文件比对,找出与查询图像相似的图像。这个分形编码方法建立的索引文件具有三个性质:(1)相似图像有相似分形函数能产生相似索引文件,相似索引文件能检索到相似图像;(2)不相似图像有不相似分形函数,反之亦然。图像经过分形编码后,得到大量资料,需要使用一个更有效率的方法来检索。因此本文依Fisher判别函数来判定图像相似度,决定数据库中所有图像与查询图像的相似队列。实验结果表明,图像比对搜索引擎能够找出正确的图像,并对图像的旋转、模糊或噪音等干扰容错性能好,能有效的提高图像比对搜索引擎在实际应用中的可适性。 基于视频内容的视频索引技巧,除了必须能提供正确而快速的反应搜索结果外,一个好的视频索引方法还必须提供相关相似性的内容检索。也就是说,系统必须能够建制一套相似性的聚类分类,以提供用户也能从事相关内容查询。这样有弹性的查询,可以避免传统SQL查询机制所带来的问题。实际上,用户很难清楚知道自己所要的,甚至即使知道所要查询的内容,却又很难对其所要的内容加以有效地描述与定义。因此,浏览功能以及相似性查询,便有助于提供用户一种弹性的查询。 因此,拟提出新的索引组织方法,希望除了能有效提供正确的查询结果外,也能提供使用者一种较有弹性的相似性内容查询。所提出的新索引组织结构。就 浙江大学博士学位论文 是结合模糊聚类分类理论与一种新算法整合的新索引方法,结果表明,新索引方 法具有快速查询与正确的查询结果。


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