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基于区域的图像检索技术的研究

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毕业论文范文题目：基于区域的图像检索技术的研究，论文范文关键词：基于区域的图像检索技术的研究
基于区域的图像检索技术的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着多媒体技术和网络技术的迅速发展,以及大容量存储设备和数字化设备的普及,图像、音频和视频数据呈现几何级数的增长趋势。为了从海量的图像数据中检索出所需内容,基于内容的图像检索技术(CBIR,content-basedimageretrieval)应运而生。然而,传统的CBIR技术基于全局的低层特征,不能很好的区分图像中（本文此处忽略..）的主要特征,容易受到干扰。基于区域的图像检索技术(RBIR,region-basedimageretrieval)是对传统CBIR的进一步发展,它对图像内容的描述是建立在对图像区域的分割之上,能够有效地缩小低级特征与高级语义之间的“语义鸿沟”。但是,目前的图像分割算法,无论在分割效果的精确性,还是算法性能上,都受制于图（本文此处忽略..）像本身内容的复杂性。同时,图像内容检索技术需要的是对图像内容的模糊描述而不是精确分割,以适应人类自身语义的模糊性。本文提出了一种无监督的对彩色图像进行模糊分割和描述的算法,主要分为两部分:一、对FCM聚类算法进行改进,通过基于颜色和纹理特征的区域合并,将图像分割为视觉上有区别的区域;二、提出了区域显著性排序(regi（略..）onsaliencyrank)的概念,根据几何、空间、颜色和纹理的邻域对比度,计算区域显著性并排序,按照显著性从高到低匹配,优先匹配显著性较高的区域,一方面降低错误的区域分割所造成的检索误差,另一方面提高匹配速度。在此基础上,对于分割好的区域,采用颜色、几何不变矩和Tamura纹理等描述子进行描述。在检索过程中,采用（本文此处忽略..）加权的多特征匹配算法,将区域的相似度合并为图像的相似度。为客观地评估算法的检索性能,实验采用了Corel图像库,共包括十类风景、建筑、动物、植物和人类照片,总计1000幅。实验结果表明,本文提出的检索算法能较好的识别图像中显著性较强的区域,并对分割算法的不确定性有一定的鲁棒性,提高了检索结果的准确率。

以上为本篇毕业论文范文基于区域的图像检索技术的研究的介绍部分。

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