基于內(nèi)容圖像檢索中若干問題的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展，手機(jī)拍照及數(shù)碼相機(jī)的普及，數(shù)字圖像的數(shù)量大量增長，也產(chǎn)生了種類繁多的數(shù)據(jù)庫。如何在這些數(shù)據(jù)庫中準(zhǔn)確快速的檢索出用戶需要的圖像逐漸引起人們的重視。20世紀(jì)90年代提出的基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)技術(shù)逐漸成為解決此問題的研究熱點(diǎn)?；趦?nèi)容的圖像檢索主要包括特征提取和相似度匹配，然而，底層視覺特征和高層語義之間的語義鴻溝是基于內(nèi)容圖像檢索中的難點(diǎn)和重點(diǎn)問

2、題之一。相關(guān)反饋是一種有效減小語義鴻溝的策略，而基于群智能優(yōu)化算法的相關(guān)反饋能在反饋階段有效地尋找查詢向量，從而減少查詢次數(shù)，節(jié)省用戶等待時(shí)間。
　　本研究一是討論了單一特征及不同組合特征對(duì)初始檢索結(jié)果的影響，圖像特征的使用直接影響著初始檢索結(jié)果。本文討論了單一顏色直方圖，顏色直方圖與顏色矩，顏色直方圖與Gabor特征，顏色直方圖，顏色矩與Gabor特征的組合特征對(duì)初始檢索結(jié)果的影響，并給出在哪種權(quán)重組合下的組合特征效果最優(yōu)；二是