基于内容的图像检索系统设计

探讨了基于内容的图像检索的关键技术,针对图像检索系统中的特征提取、相似性度量、语义检索、检索接口和性能评价等方面进行研究,并设计了一个图像信息检索系统。     

基于颜色特征的图像检索技术

由于信息技术的飞速发展,用户对信息检索的质量要求也越来越高,特别是在图片检索方面,基于文本的图像检索技术(TBIR)已逐渐不能满足用户的需求。基于内容的图像检索技术(CBIR)开始被关注,CBIR技术检索的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置关系等。本文介绍基于颜色特征的几种检索方法基本原理和实现过程。     

三维CAD模型检索研究现状综述

随着三维技术的发展,三维模型检索技术已成为各领域的一个研究热点问题。在机械领域,应用三维CAD模型的特征属性进行检索,具有检索精度高,检索目的强等特点。本文对三维CAD模型检索研究现状进行了综述,CAD模型检索可划分为两个层次,基于视觉相似性的和面向语义和功能描述的三维CAD模型检索。对这两种检索层次下CAD模型的检索方法进行详细的分析和总结。最后展望了进一步的研究方向。     

基于语言本体库的中文信息检索系统的研究

基于语言本体库WordNet,在传统检索技术的基础上研究了中文信息检索系统,在语义层次上实现了信息检索,提高了检索效率。     

一种基于Gabor小波和LBP的服装图像检索方法

在网页中的服装图像难免会有褶皱,而褶皱所构成的纹理不是提取所需的纹理,因此提取的纹理特征并不能很好的对服装图像进行表述;同时基本的LBP算法提取的纹理特征太过于细微,款式的纹理与构造,都是一些比较低频的粗糙纹理,这两种现象的存在极大地影响了检索算法的准确性,为了提高纹理特征在服装图像检索中的准确性,文章提出了一种通过Gabor小波去除褶皱和改进的LBP纹理特征提取以提高服装图像检索精度的算法。实验表明,改进后的算法比已有的算法有更好的检索效果。     

基于内容的图像检索技术探索

本文首先介绍了国内及国外现阶段基于内容的图像检索的现状,其次简单阐述了基于内容的图像检索系统的基本构成,在此基础上介绍了基于内容的图像检索常用的关键技术,最后对基于内容的图像检索技术的未来发展作了进一步的探讨。     

常用的几种遥感图像特征提取技术分析

遥感图像在军事侦察、精确打击以及民用方面都有重要的作用,遥感图像的特征提取是进行遥感图像自动识别的关键技术,因此开展遥感图像的特征提取研究工作具有实际意义和应用前景。文章主要研究和讨论了光谱特征和纹理特征的特征提取方法。     

一种基于Gabor小波和LBP的服装图像检索方法

在网页中的服装图像难免会有褶皱，而褶皱所构成的纹理不是提取所需的纹理，因此提取的纹理特征并不能很好的对服装图像进行表述；同时基本的LBP算法提取的纹理特征太过于细微，款式的纹理与构造，都是一些比较低频的粗糙纹理，这两种现象的存在极大地影响了检索算法的准确性，为了提高纹理特征在服装图像检索中的准确性，文章提出了一种通过Gabor小波去除褶皱和改进的LBP纹理特征提取以提高服装图像检索精度的算法。实验表明，改进后的算法比已有的算法有更好的检索效果。     

基于分块颜色直方图索引的快速图像检索方法

基于内容的图像检索是大数据处理的重要内容之一,本文从人眼视觉感知特性出发,参考局部图像相关性,提出了一种基于分块颜色直方图索引的快速图像检索方法。实验结果表明,本文方法具有较好的检索效果,缩短了检索时间,实现了快速检索。     

基于快速傅里叶变换的形状检索

近年来,随着多媒体技术和数字设备的出现,如何有效地管理和访问图像信息已成为人们亟待解决的问题。因此,一种新的图像检索技术——基于内容的图像检索技术被提出来。本文在已有研究成果的基础上,提出了自己的基于形状特征的图像检索方法:基于二维快速傅里叶变换的形状检索算法。     

基于Hadoop的海量视频图像存储技术研究

网络视频数据不断的增加,给海量视频图像的存储和检索带来了一定的压力。因此,从海量视频图像存储需求出发,对基于Hadoop的海量视频图像存储技术进行研究,主要针对大吞吐量的HDFS分布式存储和目标图像特征提取以及视频检索中的特征匹配运算进行研究,旨在为提高网络视频图像存储提供参考。     

浅谈数字图像处理及文字轮廓提取

文字作为一种高级语义特征,对文章内容的理解、索引、检索具有重要作用,因此,研究文字轮廓的提取有着重要的实际意义。基于数字图像的文字轮廓提取技术是数字图像处理中的一个重要的内容,本文首先阐述了一些数字图像处理的基本理论,最后总结了一些已经提出的各种通用算法,提出了检测的流程。     

基于内容查询的图像数据多层模型和快速检索研究

基于内容的图像搜索是目前搜索领域的研究热点,取得了较大的成果,在实际的开发中对于图像的数据库存储和检索的要求较高。本文通过对图像特征的研究,采用了面向对象的多层数据模型,并分析了索引空间中的多维索引降维、向量空间、度量空间等方法,引出了基于预分类和预计算相似度、树索引和二分快速检索图像数据的方法。接着通过分析其工作流程,从数据模型和检索方法上进行了论述,构造了基于内容的图像检索的工作架构。本文总结了此方案的创新点和适用范围,从而在理论证明了它的优秀的检索性能。最终提出了采用此方案进行基于内容的图像查询的可行途径。     

车辆全景成像探测的快速目标拼接算法

全景成像技术以及图像拼接、图像配准等与其相关的技术,都属于机器视觉及模式识别领域。由于其成像系统视场较大,且无论远近都可以清晰成像,因此,全景成像技术具有广阔的应用前景,例如,在军事领域中的侦察、空间探索等,民用领域中的医疗设备、防盗预警、机器人视觉等等。正是由于上述原因对全景成像技术,具有很高的研究和实践价值。本文对全景成像技术的研究主要有以下四个方面:第一,深入研究了全景成像的获取方式,在此基础上分析其获取方式的优缺点;第二,实现了图像的预处理,即完成了对获取图像进行了校正和去噪,通过对不同的图像采用滤波算法实现;第三,在图像拼接方面,实现了基于比较匹配的图像拼接算法,通过采取平行景物线匹配算法消除了灰度差异的影响,对拍摄同一景深下的图片进行拼接;第四,在不同景深条件下,对图像进行拼接,并完成了基于Harris特征点检测算子的特征提取算法。     

基于内容的图像检索技术综述

本文介绍了基于内容的图像检索系统结构和采用底层特征对图像检索的方法理论,以及采取的技术手段,同时指出了目前基于内容的图像检索存在的一些问题。     

基于统计的特征提取技术方法的研究综述

特征提取就是利用已有特征参数构造一个较低维数的特征空间,将原始特征中蕴含的有用信息映射到少数几个特征上,忽略多余的不相干信息。特征提取的方法有很多种,如传统的特征提取的数据挖掘技术、统计特征提取技术、神经网络法等。本文主要是介绍基于统计的特征提取技术方法的研究综述,以及介绍其在现代的健康检测系统中的应用。     

基于深度学习的自动图像标注研究与实现

由于图像数据具有无结构、语义层次低的特点,使得计算机对图像数据的检索、管理变得十分困难。解决这一难题的根本在于对图像进行有效的标注,因此图像标注成为了当今图像研究领域的热门。文章研究了深度学习中的卷积神经网络模型并用于自动图像标注,实验结果表明能够取得较好的标注效果。     

语义Web知识处理技术的标准化进展

从目前的标准化现状看,语义Web知识处理技术标准可分为4大类,即知识表示技术标准、知识查询技术标准、知识推理技术标准和知识更新技术标准。语义Web知识表示技术标准采用以XML为基本语法,以RDF（S）为建模技术的OWL语言为主的技术,实现知识的计算机可理解性;语义Web知识查询采用RQL、SPARQL、OWL—QL、OWLSAIQL等技术标准解决传统Web关键字检索中“一词多义、多词一义”的难题,实现语义概念检索;语义Web知识推理技术运用DLP、RuleML和SWRL语言标准描述的语义Web规则推理机制为基于语义Web的知识挖掘、发现和验证操作奠定基础;以SPARQL／Update语言技术为代表的语义Web知识更新技术为基于语义Web的知识维护提供基础。近年来,语义web知识处理技术的标准化工作呈现出了标准内容的动态更新、标准体系结构的不断完善和知识处理方式的人机协同的发展趋势。     

基于双目摄像的特征提取算法研究及三维重建实现

特征提取是计算机视觉中的一项重要技术,本文针对特征提取中的Harris算法和SIFT算法进行了比较,通过仿真实验证明,在处理尺度缩放、亮度变化的图像时SIFT算法更加优越。根据三维成像原理,本文对SIFT算法提取的特征点进行三维重建,获得了目标场景的视差图和三维重建图,进一步说明了SIFT算法的提取是行之有效的。     

电梯急停故障精准检测研究

<正>电梯是高层建筑中不可或缺的垂直交通工具,电梯急停故障会对人们的生命财产安全造成严重威胁。目前,针对电梯急停的故障检测主要采用人工巡检和机器视觉检测两种方法。其中,基于机器视觉的电梯急停故障检测方法主要包括图像特征提取与分类、图像特征融合以及基于机器学习的检测等方法[1—2],然而对于不同种类的故障检测,这些方法的效果也不尽相同。为了解决检测偏差问题,现提出基于多模态特征融合的电梯急停故障精准检测方法。