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文檔簡介
1、隨著計算機網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)的快速發(fā)展，多媒體信息量日益增多。人們?nèi)諠u開始重視如何才能夠從巨大的圖像信息庫中快速的檢索出用戶想要的圖像并對其進行分類。因此，基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)技術(shù)被提出來，并逐漸發(fā)展成為圖像檢索技術(shù)研究領(lǐng)域的核心。
CBIR能夠利用圖像的顏色、紋理、形狀等自身的視覺特性快速檢索到用戶所需要的圖像。為了使基于多特征的圖像檢索算法有更好的檢索效果，本文提出了基于遺傳算法的自適應(yīng)圖像檢索算法。圍繞基于遺傳算法
2、的自適應(yīng)圖像檢索模型，本文在傳統(tǒng)的基于顏色矩的圖像檢索算法研究基礎(chǔ)上提出了用分塊加權(quán)顏色矩算法來表達圖像的顏色特征。通過對實驗數(shù)據(jù)的對比分析，證明了分塊顏色矩算法要比傳統(tǒng)的顏色矩算法有更好的查準(zhǔn)率和查全率。其次，在傳統(tǒng)的基于灰度共生矩的圖像檢索算法研究基礎(chǔ)上，本文結(jié)合Canny邊緣檢測算子來描述圖像的紋理特征，解決了灰度共生矩陣計算量大的問題。通過實驗對比分析，證明了利用Canny算子進行邊緣檢測的必要性和有效性。
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