了得網社會科學_圖像低層特征提取與檢索技術

內容簡介

本書對基於內容的圖像檢索技術（CBIR）的基本原理、典型方法和研究進展進行了比較詳細的介紹和討論，並融入了作者多年宋的相關研究成果。本書層次分明，內容翔實，理論分析與算法實踐相結合，力求實用。本書共7章：第1章介紹CBIR的體繫結構、發展歷程及發展趨勢；第2章介紹CBIR所涉及的關鍵技術；第3～5章詳細討論了常用圖像低層特征(顏色、形狀、紋理)的提取與描述算法；第6～7章論述基於壓縮域的圖像檢索技術及高維索引技術。書中各章共列出了400多篇有代表性的參考文獻，附在各章的末尾，供讀者參考。
本書可作為高等院校計算機科學、信號和信息處理、圖書情報等專業的研究生或高年級本科生的專業基礎課輔助教材，也可供廣大從事模式識別、多媒體分析、信息檢索等研究、應用和開發領域的科技工作者和高等院校師生參考。

第1章緒論
1.1 圖像檢索技術發展歷程
1.1.1基於文本的圖像檢索
1.1.2基於內容的圖像檢索技術
1.2基於內容圖像檢索技術研究內容
1.2.1特征提取及匹配
1.2.2索引機制
1.2.3用戶接口
1.3國內外研究狀況
1.3.1國內外研究現狀
1.3.2國內外研究熱點
1.4CBIR技術應用
1.5經典CBIR繫統介紹
1.5.1 QBIC第1章緒論
1.1 圖像檢索技術發展歷程
1.1.1基於文本的圖像檢索
1.1.2基於內容的圖像檢索技術
1.2基於內容圖像檢索技術研究內容
1.2.1特征提取及匹配
1.2.2索引機制
1.2.3用戶接口
1.3國內外研究狀況
1.3.1國內外研究現狀
1.3.2國內外研究熱點
1.4CBIR技術應用
1.5經典CBIR繫統介紹
1.5.1 QBIC
1.5.2 Virage
1.5.3 Photobook
1.5.4 VisualSEEK和WebSEEK
1.5.5 Blobworld
1.5.6 Netra
1.5.7 MARS
1.5.8 SIMPLicity
1.5.9其他繫統
1.6本書內容安排
參考文獻
第2章基於內容圖像檢索關鍵技術
2.1CBIR的基本檢索原理
2.2圖像內容及檢索層次
2.2.1圖像內容
2.2.2圖像檢索層次
2.3 常用的低層視覺特征描述方法
2.3.1顏色特征
2.3.2紋理特征
2.3.3形狀特征
2.3.4MPEG-7中的圖像特征描述符
2.4特征匹配技術
2.4.1計量定理
2.4.2常用的匹配算法
2.4.3精確查詢與近似查詢
2.5性能評價準則
2.5.1精確度和檢索率
2.5.2命中準確率
2.5.3排序值評測法
2.5.4ANMRR
2.5.5前N個結果的正確率與檢索率
參考文獻
第3章基於顏色特征的圖像檢索
3.1引言
3.2顏色空間
3.2.1顏色基礎
3.2.2 RGB顏色空間
3.2.3 HSV顏色空間
3.2.4 CIEL a b+和CIEL u v 顏色空間
3.2.5 YCrCb顏色空間
3.3顏色量化
3.3.1顏色量化的定義
3.3.2常用的顏色量化方法
3.4全局顏色特征
3.4.1顏色直方圖
3.4.2改進的顏色直方圖方法
3.4.3顏色不變量
3.4.4圖像主色
3.4.5色調直方圖
……
第4章基於形狀特征的圖像檢索
第5章基於紋理特征的圖像檢索
第6章基於壓縮域的圖像檢索
第7章高維索引技術
附錄A基於輪廓的圖像檢索繫統
附錄B繫統中本文算法實現代碼

在線試讀

第2章基於內容圖像檢索關鍵技術
2.3 常用的低層視覺特征描述方法
為了度量兩幅圖像的相似性，首先要從圖像中提取代表性的特征，然後采用適當的度量方法比較這些特征的相似度。在理想情況下，應采用與人類的相似性判別相對應的一些特征。由於圖像中的物體識別、高級語義的解釋等技術的限制，目前尚無法有效地獲得這些特征。盡管圖像的視覺特征不可能完全描述圖像的語義內容，但視覺特征與圖像的語義內容之間卻存在關聯性，隻利用圖像的低層特征的檢索算法，不僅可以檢索到一些視覺上相似圖像，其中還會包含一些語義相關圖像。因此，人們常采用一些穩定的、易於機器提取的低層特征來進行近似性內容描述，如顏色、紋理和形狀等，每種視覺特征都具有多種描述方式，每種方式則從不同的角度對視覺特征進行了可計算性描述。
2.3.1顏色特征
顏色特征是在圖像檢索中應用為廣泛的視覺特征，主要原因在於顏色往往和圖像中所包含的物體或場景十分相關。譬如，人們所說的綠色往往和樹木草原等相關，談到藍色往往和大海藍天等相關。此外，與其他的視覺特征相比，顏色特征對圖像本身的尺寸、方向、視角的依賴性較小，從而具有較強的魯棒性。因此基於顏色的圖像表示方法自然就成為一種主要的圖像索引技術，並得到相當廣泛和深入的研究。
……

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