基于内容的图像检索研究网络毕业论文(2)
2013-07-20 01:11
导读：基于模糊量化的颜色量化方法并在此基础上提出了一种基于颜色-空间特征的检索方法。文献[10]中提出一种通过提取颜色特征、灰度特征，获取图像物体的
基于模糊量化的颜色量化方法并在此基础上提出了一种基于颜色-空间特征的检索方法。文献[10]中提出一种通过提取颜色特征、灰度特征，获取图像物体的形状和空间特征，综合检索图像的方法，检索结果不受图像大小、旋转和轻微的光照变化的影响，相对于传统的颜色直方图法，这种方法能明显改善检索效果。
3 目前的研究的热点领域 3.1 Mpeg-7在基于内容的图像检索中的应用
MPEG-7标准在一个稳定的底层架构上为用户提供了较大的灵活性。这一标准的发布，对图像低层特征的提取和描述将更具规范性，结合MPEG-7标准的图像检索可在特征及其提取、查询接口、检索引擎、索引等方面进一步深入研究。MPEG-7多媒体内容描述标准的制定将极大的促进CBIR的广泛应用。目前基于MPEG-7的图像检索的研究主要集中在模型的研究。如文献[11]文献[12]的基于MPEG-7标准的图像检索系统的抽象模型。
3.2 图像数据库技术
由于基于内容的图像检索需要将图像的颜色、文理和形状等作为索引，用户通过选择具有代表性的一幅或多幅例子图像来构造图像，因此关系数据库在基于内容的图像检索中面临着诸多问题，基于内容的图像数据库的研究变的由为重要。面向对象数据库所支持的多媒体的各种结构和类型数据能较好的解决目前所面临的问题。文献[13]中提出基于内容图像数据库的结构并构造了一个按内容检索的面向对象数据模型。
3.3 基于内容的图像检索的性能评价的度量方法的研究
对于性能评价的度量方法，目前采用最多的方法还是传统的信息检索领域中普遍采用的查准率和查全率，但查全率和查准率的局限性在于没有考虑检索结果中相似图像所处的位置。研究者们还用以下几种度量方法来评价图像检索的性能：1)3点平均植：查全率为0.2,0.5,0.8处查准率的平均植[14]。2)11点平均植：在11个查准率点处查准率的平均植。3)当准确率下降到0.5时的查全率[14] (4)Berman和Shapiro通过判断相关图像出现在返回的前50幅和前500幅图像中的比例来评判检索性能[15]。5)Hwang et al 所使用的错误率的方法，即检测出的不相关的图像和图像总数的比值来判断检索性能[15]。
（转载自http://zw.ＮＳＥaＣ.com科教作文网） 4 结束语 自20世纪90年代以来，随着互联网的高速发展、数字图像的广泛应用，使得如何有效组织、和检索大规模的图像数据成为亟待解决的问题，因此，CBIR技术成为一个研究热点，目前，世界各国的相关研究人员沿着基于内容的图像检索研究方向也已成功的开发出许多带有商业性质或者研究性质的CBIR系统，但是，在这个领域目前还有很多值得深入研究的课题。正如John Eakins博士所言：基于内容检索的图像分析与检索技术的研究不会是昙花一现，它不像某些过分热情洋溢的学者所期望的那么有效，它也不像某些批评者所想的那么糟糕，它会继续得到
发展和改进。
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（转载自中国科教评价网http://www.nseac.com） [10] 钱瑛,须文波.基于颜色空间特征的图像检索[J].江南大学学报:自然科学版,2007,6(2).
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