2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)的發(fā)展,圖像的應(yīng)用日益廣泛,基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)(Content-Based Image Retrieval,CBIR)應(yīng)運(yùn)而生,并成為圖像領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。而目前的CBIR技術(shù)還有很大局限性,不能充分滿足用戶的需求。因此,對圖像底層特征提取與檢索技術(shù)的研究具有非常重要的意義。
   本文重點(diǎn)研究了圖像顏色特征的提取,小波變換提取圖像紋理特征,融合人工智能的檢索策略等問題。論文的主要工作包括基于顏色特征

2、和紋理特征的圖像檢索方法研究,并在已有理論的基礎(chǔ)上,針對具體的圖像數(shù)據(jù)庫,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于顏色和紋理的圖像檢索實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),并使用Corel和Brodatz圖像庫對以上檢索方法的有效性進(jìn)行分析和比較。本文主要的研究內(nèi)容如下:
   (1)本文提出一種新的基于分塊主顏色的圖像相似性檢索算法。在對圖像進(jìn)行新的重疊分塊的基礎(chǔ)上,提取各分塊的主顏色,用一種新的權(quán)值計(jì)算法賦予各分塊不同的權(quán)值,并在相似性度量中引入簡化的二次式距離法。實(shí)驗(yàn)表明,這

3、種方法在利用了圖像顏色信息的同時(shí),又添加了圖像在顏色空間中的分布情況,并給出相應(yīng)的圖像內(nèi)容相似度計(jì)算方法,不僅降低了特征空間的維度,而且能提高檢索的準(zhǔn)確率,使檢索結(jié)果更符合用戶的需求。
   (2)本文提出了一種基于紋理特征向量的圖像相似性檢索算法。該算法首先對圖像做3級雙樹復(fù)小波變換和旋轉(zhuǎn)復(fù)小波變換,然后從分解后的每個(gè)子帶系數(shù)中提取出能量和標(biāo)準(zhǔn)方差,兩者組合作為紋理特征向量,最后用SVM對特征向量訓(xùn)練并分類,構(gòu)建SVM分類器,

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