数字图书馆中的基于内容图像检索技术

分析和介绍了基于内容图像检索的关键技术：图像数据库、图像的内容描述、特征提取和匹配、快速检索，并提出了需要进一步研究的几个问题。     

基于内容的图像检索原理及方法应用

图像检索问题可表示为任给一个检索图像x，从图像库Ψ中检索出一个图像Y使νY∈φ，取minD(f(X)，f(Y))，D(f(X)，f(Y))表示图像X和Y的相似距离。对于图像检索，可依赖于对图像内容特征的标引及匹配实……     

基于内容的图像检索方法

阐述了基于内容的图像检索(CBIR)的原理，特点。对于该技术与传统的基于文本的图像检索方法作了比较，介绍了几种基于内容的图像检索的方法，回顾了基于内容的图像检索研究以及基于内容的检索方法中有待研究的问题。     

数字图书馆中基于内容的多媒体检索研究

对基于内容的多媒体检索的有关概念、特点进行介绍，简要分析了其关键技术和方法，最后指出了在检索时需要解决的几个问题。     

基于内容的图像检索研究进展

概述了基于内容的图像检索(CBIR)的含义和研究进展,阐述了CBIR相关技术,介绍了当前流行的几种CBIR系统、CBIR的当前应用以及存在的主要问题。     

数字图书馆基于内容的图像检索中的反馈技术

对数字图书馆中基于内容的图像检索技术中的多特征相似度匹配、多特征之间如何融合、多特征之间权值的调整算法及相关反馈算法进行了论述。     

基于内容的图像检索研究进展

基于内容的图像检索是信息检索领域的研究热点之一,论文论述了基于内容图像数据库的体系结构,基于颜色特征、纹理特征、形状特征、对象空间关系的图像检索等内容。     

基于内容的图像检索

本文首先简要地描述了可供于检索的一些图片特征,然后介绍了目前比较成熟的基于纹理、颜色、形状的图像检索,最后引入HSNN神经网络来实现基于语义的图像检索,提出了一种解决该问题的思路。     

基于颜色内容的图像检索

论述了基于颜色的图像检索方法,对于颜色空间的选择、颜色直方图的距离等方面进行详细的论述,并提出了基于图像分割的颜色直方图和将主色调进行适当扩展检索等改进的检索方法.     

基于图像多特征的数字图像检索研究

目前针对数字图像来进行搜索的方法有很多,单一的特征往往不能准确地搜索出用户想得到的图片,在此基础上又衍生出了基于多特征的数字图像方法,文章介绍了基于底层特征的图像检索技术和多特征融合的检索算法。     

基于内容的图像信息检索综述

基于内容的图像检索技术，即从大量的静止或活动视频图像库中检索包含目标物体的图像（或视频片段），在高度信息化的今天，已成为内容图像库中图像信息组织和管理不可缺少的技术，本文介绍了基于内容检索技术的进展，并对其主要方法如基于颜色、形状、纹理等静止图像检索技术以及视频检索技术进行了讨论。     

一种新的用于图像检索的颜色一空间特征

为了解决图像检索中颜色直方图无法描述颜色空间位置信息的问题,提出了一种新的基于色彩量化的凸壳内角直方图特征.针对量化后HSV颜色空间中某一具体量化颜色值对应像素点的空间分布,首先计算包含这些像素点位置信息的凸壳,并对该凸壳的所有内角建立直方图.然后处理所有量化颜色值提取整幅图像的凸壳内角直方图特征.将该方法和一些文献中提出的方法进行的比较实验结果表明:提出的新特征可以有效地描述颜色空间位置信息,在查准率和查全率指标上均优于已有文献中的一些方法.     

图像检索中索引技术研究

高维索引技术是基于内容的图像检索中的一项关键技术。本文分析了图像检索中索引技术的研究现状，对现有的索引方法进行了分类、比较和评价，最后对存在的问题和发展方向进行了探讨。     

图像信息基于内容检索方法的研究分析

通过分析阐述图像基于内容检索的基本思想和核心问题,本文对当前常用的基于内容检索的方法和技术进行了较全面地介绍和评论。     

基于广义平均直方图的图像检索方法

由于传统直方图方法不能描述图像中相邻像素之间的相关性和颜色在图像内的空间分布特征,文中引入"广义图像"的概念,即把原图像与平滑图像相对应的两个像素组合起来,形成的一个二元组.提出了广义平均直方图的概念,首先将颜色量化方法扩展到广义图像中,把广义图像的颜色量化为143维.然后计算每一维对应的聚类中心和组合数,最后计算每一维对应的频数,得出广义平均直方图.为了提高对多色彩图像的检索效率,把自动参考颜色表方法引入图像匹配中.实验结果表明,基于广义平均直方图的图像检索方法的有效性好、准确性高.     

对图像检索应用概况的研究

概述了近年来图像检索技术的发展，并分析研究了元数据在图像检索领域中的应用，同时介绍了几个图像检索系统。     

数字图书馆中基于本体的语义检索模型研究

数字图书馆是传统图书馆在信息时代的发展与完善,目前已成为用户获取信息的重要渠道,但由于采用基于关键词的信息检索,缺乏对用户查询语言的深层次理解和分析,难以满足实际的需要.笔者在分析数字图书馆中存在的一系列问题的基础上,融合本体技术构建了基于本体的数字图书馆语义检索模型,并详细阐述了模型中各个模块的主要功能及其实现策略.实验结果表明,该模型取得了很好的预期效果,显著提高了信息检索的效率、准确度和知识获取的深度与广度.     

空间密度聚类在数字图书馆图像检索中的应用

图像聚类为数字图书馆图像管理提供了新的技术支持,能够在大量图像数据中发掘使用户感兴趣的信息。传统应用于图像聚类的特征提取算法往往忽略图像颜色的空间分布信息,且适应性较差。通过等面积矩形环对图像进行划分并计算各空间区域的相关性,并根据空间区域相关性计算各区域的重要性,将空间信息与颜色信息进行融合。同时对快速搜索密度峰值聚类算法的截断距离进行了合理改进,在保证聚类精度的同时提高收敛速度。最后将该密度聚类算法应用于数字图书馆图像检索之中。通过实验验证,本文提出的方法是可行的、有效的。     

图像检索中的元数据分析

随着图像检索技术近几年来的快速发展，基于内容图像检索和基于文本图像检索两种技术的不和谐现象越来越明显；两者各自所对应的元数据集之间很难兼容；基于内容图像检索和图像元数据联系相对薄弱。本文正是针对这样一种不协调的情况，从用户对图像检索的需求出发，以图像元数据标准为平台，对基于内容图像检索和基于文本图像检索的融合问题做一探讨，这有利于解决图像检索中存在的有关兼容问题。