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图像检索系统效率研究及优化

梁作斌  
【摘要】: 随着互联网的不断普及和数字化技术的快速发展,图像来源不断扩大,各行各业对图像的使用越来越广泛,图像信息资源的管理和检索显得日益重要。大容量高速存储系统为图像的海量存储提供了基本的保障,图像数据库的研究将对多媒体数字图书馆、医学图像管理、卫星遥感图像和计算机辅助设计和制造、地理信息系统、罪犯识别系统、商标版权的管理等方面提供有力的支持。 本课题的研究目的是开发一套具有一定实用性的并应用了一些简单的聚类算法的基于内容的图像检索系统,并在构建系统的基础上展开图像检索中的相关反馈算法的研究。 本文首先介绍目前主流的CBIR系统,简要分析了现有系统中存在的两大不足:查询过程中收敛速度慢和前人的查询结果并没有给后人的查询过程带来便利。然后针对这两点不足,提出一些自己的看法:一是在查询的过程中,对特征向量库进行相应的处理,对于用户标记相似的图像的特征向量,做正向处理,而被用户标记不相似的图像的特征向量,做反向处理,以期通过这种处理,可以提高查询的收敛速度,减少反馈次数;二是在系统中引入聚类算法思想。将前人的查询结果做聚类处理,这样在以后的查询过程中,用户将更快更准确的定位目标图像的位置。 在此基础上,实现了一个模拟实验系统,经实验,其检索性能明显优于传统的SIMPLIcity系统。


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