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1、基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR,Content-basedImageRetrieval)是直接采用圖像內(nèi)容進行圖像信息查詢的檢索,這一領(lǐng)域是多媒體檢索中的熱門課題之一。基于內(nèi)容的圖像檢索方法,其主要思想是根據(jù)圖像所包含的色彩、紋理、形狀以及對象的空間關(guān)系等低層次圖像特征來分析圖像信息,建立圖像的特征矢量作為索引,檢索方法目前主要是根據(jù)圖像的多維特征矢量進行相似查詢。本文主要研究基于圖像顏色特征的檢索。在回顧了圖像檢索技術(shù)的發(fā)展歷程之后,我
2、們闡述了基于內(nèi)容的圖像檢索中的關(guān)鍵技術(shù)問題,提出了一種多分辨率分塊主色法的顏色空間索引技術(shù)。我們首先對圖像在不同分辨率(指的是不同分塊密度)下進行分塊,根據(jù)人類視覺和心理學(xué)特點,將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到與人類視覺一致的HSI顏色空間,然后在HSI顏色空間提取出各分塊中顏色數(shù)目最多的色彩(稱為主色),并對每一分塊的特征給出了一種特征向量表示方法,進而形成整幅圖像的顏色特征空間。由于特征矢量都是高維的,因此,在基于內(nèi)容的檢索中,距離計算會耗費
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