基于內(nèi)容醫(yī)學圖像檢索的索引研究.pdf

1、近年來，隨著多媒體技術(shù)和計算機網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，作為多媒體數(shù)據(jù)的重要組成部分，圖像數(shù)據(jù)也正以驚人的速度增長。如何能從這些海量圖像數(shù)據(jù)中高效、快速地檢索出所需要的信息是當前所面臨的重要問題。
　　 傳統(tǒng)的基于文本注解的圖像檢索方法已經(jīng)無法滿足用戶的需要。基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)(Content-Based Image Retrieval，CBIR)是目前圖像檢索中通常采用的技術(shù)。其主要思想是根據(jù)圖像所包含的顏色、紋理、形狀等，提取出特

2、征向量，并建立圖像的特征庫，通過計算查詢圖像和特征庫中圖像的特征向量間的相似度得到查詢結(jié)果。由于圖像庫的數(shù)據(jù)容量大，而且數(shù)據(jù)都是高維數(shù)據(jù)，需要采用高維空間的索引技術(shù)以減少響應(yīng)時間。高維空間的索引技術(shù)是通過建立索引結(jié)構(gòu)來提高高維數(shù)據(jù)庫上檢索效率的一門科學。圖像數(shù)據(jù)庫檢索離不開高維索引技術(shù)的支持。
　　 目前，人們對高維索引技術(shù)已進行了大量研究，提出了眾多的索引結(jié)構(gòu)，例如R樹、KD樹、SR樹等，這些索引結(jié)構(gòu)在低維空間中性能很好，但是