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基于内容的图像检索关键技术研究

随着多媒体和Internet技术及应用的迅速发展,现代社会中的多媒体信息的数量飞速增长,如何有效、快速地进行多媒体信息管理成为当前重要的研究课题之一。图像数据库系统是多媒体信息管理中的重点研究内容。目前图像数据库技术广泛应用于数字图书馆、医学、地理信息数据库以及国防等众多领域的多媒体信息系统中。因此,如何有效、快速地从大规模图像数据库中检索出所需的图像是当前具有挑战性的研究课题,基于内容的图像检索研究正是为了解决如何有效地从图像数据库中检索出相关图像的问题,该技术已成为国内外广泛关注的研究热点。本文主要围绕基于内容图像库检索中图像特征提取的关键技术展开研究,系统讨论了图像底层视觉特征的提取技术,覆盖的内容主要包括图像颜色特征、形状特征和纹理特征。研究的内容属于目前图像处理和信息检索领域的研究重点,具有较高的理论意义和实际应用价值。本文的主要研究成果总结如下:1.深入分析和研究了基于内容图像检索领域的关键技术,其内容包括颜色空间、  (本文共120页) 本文目录 | 阅读全文>>

厦门大学
厦门大学

基于形状匹配的商标图像检索技术研究

随着市场经济的发展,商标数量逐年递增。传统的基于分类、文本标注的商标图像检索方法存在着很大的难题,包括手工分类/注解工作量大、描述主观性、描述不全面性等问题。基于内容的图像检索技术可以克服这些弊端,它在商标检索领域得到了非常广泛的应用。基于内容的商标图像检索方法利用图像自身包含的特征属性,如颜色、形状、纹理及空间位置关系等建立图像的索引,然后利用这些特征进行检索。作为人工图像的商标图像,其形状特征较其它特征更为显著,人们往往更多地通过形状来识别不同的商标。本文主要针对基于形状匹配的商标图像检索关键问题展开研究,包括:商标图像分割技术、形状边界描述方法、形状区域描述方法、形状特征融合及匹配技术、基于多特征融合的子图像检索方法等,文中提出了一些解决问题的方法,具有一定的理论意义和实际应用价值。本文的主要工作和贡献如下:1.深入研究了商标图像分割技术,提出了一个基于分水岭和高斯重叠率衡量多层融合的商标图像分割新方法WG-OLR;该方法...  (本文共176页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

基于内容的图像检索关键技术研究与系统设计

基于内容的图像检索(CBIR)是当前计算机视觉、图像数据库与数据挖掘等领域研究的热点之一。本论文主要围绕目前国内外基于内容图像检索领域的现状和发展趋势,对图像检索的关键技术和方法进行了研究,并对图像检索的基础也就是图像特征的提取作了详细的分析和实现。针对具体的图像数据库,设计了一个基于相关反馈的图像检索实验系统,在此系统的研究基础上做了如下的研究工作:本文主要对模糊理论在图像检索中的应用进行了细致的研究,具体实现了一种综合颜色模糊直方图特征和纹理谱模糊直方图特征的检索方法及相应的相似性度量算法,并针对实验结果进行了研究和分析;本文详细研究了用于图像数据库的索引技术,并针对实验系统引入了一种改进的模糊索引方法;此外,本文还研究了相关反馈技术在图像检索系统中的应用,实现了一种基于相关反馈的交互式图像检索模型,并设计了系统框架。从实验结果看,本文采用的算法折中考虑了计算量和检索效率,使该系统很大程度的提高了图像检索的效率和准确率,具有...  (本文共85页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所)
中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所)

肺结节CT图像病理特性智能分析与基于图像特征的信息检索关键技术研究

当前在我国肺部疾病尤其是肺癌的发病率和死亡率在所有癌症中均排在第一,因此对于肺癌的早期防治以及确诊之后的及时治疗变得尤为重要。计算机辅助诊断已在一些医学领域取得媲美人类专家的诊断水平,但在肺部疾病的诊断中还存在准确率较低,而治疗不够精确等临床问题,尤其对肺部小病灶(20mm)的良恶性鉴别诊断及肿瘤的病理属性“无创活检”(Noninvasive biopsy)分析等。针对以上问题和挑战,我们采用深度学习卷积神经网络(Deep Learning Convolutional Neural Network)等最新人工智能处理技术开展对病人CT图像中肺小结节(尺寸20mm)进行良恶性鉴别、对病人非小细胞肺癌(尺寸?20mm)进行病理(癌细胞)类型“无创活检”智能分析研究,并将深度学习卷积神经网络技术与基于内容医学图像高维检索(CBIR)技术相结合,设计了一套利用深度学习卷积神经网络技术进行特征提取的医学图像高维检索系统,提高计算机辅助诊断...  (本文共155页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

基于内容的图像检索技术研究

计算机技术、多媒体技术以及互联网技术的长足发展导致了大量图像的出现,如何有效、快速的从大规模的图像数据库中检索出需要的图像是目前一个相当重要而又富有挑战性的研究课题。基于内容的图像检索技术的研究正是为了解决利用自动获得的图像特征,从图像数据库中检索出相关图像的问题。近年来,该项技术的研究已经成为了多媒体领域最活跃的研究热点之一,并在许多领域得到了应用。本文的主要工作概括如下:1.分析和研究了基于内容的图像检索领域的一些关键技术,如:相关反馈技术,颜色、形状纹理等低层图像特征的描述以及图像间的相似度度量准则等。2.提出了一种基于兴趣点的图像检索新方法ACSM(Annular Color and ShapeMoment),此方法利用兴趣点的位置信息,提取兴趣点周围局部区域的颜色矩特征和区域形状不变矩特征,并利用包含兴趣点的环形区域的颜色形状特征对图像进行相似检索。ACSM算法不仅对平移、旋转具有良好的鲁棒性,而且克服了传统颜色矩和形...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

基于内容的图像检索技术研究

随着INTERNET技术的高速发展及消费型电子产品的普及,巨量的数字图像产生和发布。在多媒体数据库中快速、有效地寻找所需要的图像是一个非常有意义的课题。工业界的许多图像搜索引擎(如Google和百度)在搜索图像时并没有按照图像内容搜索,仅是根据与图像相关联的文字信息来完成搜索任务,导致搜索结果不尽如人意,而基于内容的图像检索是有望解决这一问题的关键技术。基于内容的图像检索技术通过分析图像的内容,如颜色、纹理等重要底层视觉特征,建立特征索引,并存储在特征库中。用户对图像进行模糊描述,在大容量图像库查找。对于基于颜色特征的图像检索,有颜色直方图、主色调、颜色矩(Color Moments),颜色集(Color sets)、聚类、扫描线投影等检索算法,颜色直方图是常使用的检索方法之一对CBIR中颜色特征的提取进行研究,在图像的形状、颜色、纹理等特征中,颜色特征是最显著、最可靠、最稳定的视觉特征,是人识别图像的主要感知特征。相对于几何特...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>