基于興趣域的一次圖像反饋檢索技術的研究.pdf

1、基于內容的圖像檢索技術已經(jīng)在一些領域得到了深入的應用,比如在醫(yī)學圖像檢索、衛(wèi)星遙感、商標檢測等方面都取得了較好的應用效果。但是基于內容圖像檢索技術具有特定性,對于特定領域的圖像檢索需要特定的模型與算法,其通用性相對較差,所以大規(guī)模的應用目前仍然無法實現(xiàn),如何實現(xiàn)規(guī)?；逃檬乾F(xiàn)在研究的熱點和難點之一。
　　本文通過對基于圖像內容反饋檢索技術的改進,試圖讓計算機通過與檢索者的進行一次反饋交互來智能確定檢索者的興趣域,探究高層語義和圖像

2、底層特征之間鴻溝減小的方法,并希望以此來提升圖像檢索技術的通用性。
　　本文介紹了傳統(tǒng)的基于內容的圖像檢索技術,并應用色彩特征圖像檢索仿真系統(tǒng)作為研究載體,對傳統(tǒng)基于色彩的圖像檢索算法進行了改進,通過新的圖像分塊方法,提高了興趣域確定的科學性。根據(jù)一定的心理學原理,在基于圖像內容一次檢索完成以后,加入了一次圖像反饋技術,通過檢索者提供給計算機的一次正反饋信息進行興趣域確定,最終完成圖像的二次檢索,更進一步提升了檢索的精度。本文不僅

3、對于基于內容一次圖像反饋技術進行了理論分析,而且進行了實驗驗證:在盡可能降低檢索工作量的同時保證檢索精度,通過檢索者反饋的少量信息讓計算機更準確的獲得檢索者需要的興趣域。
　　為了驗證一次圖像反饋技術的有效性,通過兩個分類的主題圖像庫作為研究素材,運用基于色彩的分塊圖像檢索改進算法和一次圖像反饋技術進行實際檢索工作,根據(jù)實驗仿真數(shù)據(jù)的對比,得出了基于內容一次圖像反饋檢索算法具有較高的檢索成功率,對于興趣域的識別度較高,并且明顯提高