基于內(nèi)容的智能圖像檢索技術(shù).pdf

1、隨著計算機技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)的發(fā)展，使多媒體數(shù)據(jù)庫的規(guī)模迅速膨脹，文本、數(shù)字、圖形、圖像、音頻、視頻等各種超大規(guī)模的多媒體信息檢索十分重要.對于圖像檢索，也需要經(jīng)過計算機處理、分析和解釋后才有可能得到圖像的語義信息，這是計算機視覺和圖像理解正在努力的方向，到目前為止還遠遠沒有完成.針對這個問題，人們提出了基于內(nèi)容的圖像檢索方法，它主要利用圖像自身的低級可視特征(例如，顏色、紋理、形狀等)來表示圖像中所包含的內(nèi)容信息，從而完成對圖像的檢索

2、. 本文對基于內(nèi)容的圖像檢索原理、系統(tǒng)、技術(shù)先進性做了簡要介紹和分析。認為現(xiàn)實可行的智能檢索方法是提取能表征圖像內(nèi)容的特征參數(shù)，并計算相似性度量，按聚類原則將特征庫及圖像庫中對應(yīng)的影像自動分類.基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)主要由特征提取模塊、數(shù)據(jù)庫建立模塊、用戶查詢接口、查詢處理模塊與特征匹配模塊等五個模塊組成.其檢索技術(shù)主要有：人—機交互接口技術(shù)，圖像特征的描述、提取與匹配技術(shù)，數(shù)據(jù)庫的組織與管理技術(shù)以及檢索評價技術(shù)等. 基

3、于內(nèi)容的智能圖像檢索方法，包括圖像特征的提取和分析，圖像邊緣的識別與檢測等，探討了如何根據(jù)圖像的低層可視內(nèi)容特征，建立圖像的索引，計算查詢圖像和目標圖像的相似距離，按相似度匹配進行檢索等問題.另一方面，為使計算機對圖像的理解和識別更準確，需要從已獲得的低層可視特征中提取出高層語義，目前常用的方法是基于內(nèi)容的圖像分類、聚類和基于人機交互的相關(guān)反饋方法等. 本文最后利用粗糙集理論提出了在相關(guān)的智能圖像處理中的應(yīng)用思想和方法.粗糙集理