基于內(nèi)容的圖像檢索技術畢業(yè)論文-資料下載頁
2025-06-23 06:45本頁面
【正文】 示重心偏下；表示圖像垂直伸展的均衡程度。表示圖像下部的水平伸展比圖像上部大，表示圖像的上部水平伸展比下部大；表示圖像垂直伸展的均衡程度。表示圖像右邊的垂直伸展比左邊大，表示圖像左邊的垂直伸展比右邊大。容易驗證，在平移與尺度變換下均為不變量，但在物體旋轉(zhuǎn)時，會變化。根據(jù)不變矩的表達式和其中心矩矩的階次為階，對其規(guī)范化之后，美籍華人胡貴明于1962年提出了由規(guī)范化中心幾何矩定義的七個在平移、旋轉(zhuǎn)、比例尺度變換下的不變量。階規(guī)范化中心矩記作，定義為：，其中的值為，利用二階和三階規(guī)范化中心矩有下面的七個不變矩組： （4—34） 已經(jīng)證明這組矩具有平移、旋轉(zhuǎn)、比例尺度變化不變性。這些矩的幅值反映了物體的形狀并可用于形狀檢索和模式識別。不變矩及其組合已經(jīng)用于印刷體字符的識別和染色體的分析中。基于區(qū)域的形狀描述方法可以描述單個連通區(qū)域或者多個不連通的區(qū)域，在圖像分割過程中，它對噪聲不敏感。適合于區(qū)域能夠較為準確的分割出來、區(qū)域內(nèi)顏色分布較為均一的圖像。其中的不變矩方法適合描述復雜物體，并且具有平移、伸縮及旋轉(zhuǎn)的不變性。 基于內(nèi)容圖像檢索中的效果評價在基于內(nèi)容的檢索中，由于檢索算法比較多，需要對各種算法的檢索結(jié)果進行評判，以比較其優(yōu)劣。從研究情況來看，對于系統(tǒng)的響應時間和吞吐率的評價論述的較少，對檢索效果評價更多地放在對檢索結(jié)果的正確與否，檢索的有效性用查準率(precision)和查全率(recal1)兩個指標來評估，分別定義如下：查全率＝檢索出的圖像中相關圖像的數(shù)目247。所有相關的圖像數(shù)目100﹪ 查準率＝檢索出的圖像中相關圖像的數(shù)目247。檢索出的圖像數(shù)目100﹪就目前而言，圖像檢索領域的標準主要是借助于文本檢索領域的查全率和查準率，但是因為圖像的非精確度匹配原則，所以，還有待于更進一步找到一種更適合評價系統(tǒng)性能的途徑，并以此來引導研究工作向正確的方向發(fā)展。5 結(jié)束語 基于內(nèi)容圖像檢索是一個開放的研究課題，它與圖像處理、模式識別、數(shù)據(jù)庫應用和心理學密切相關，具有廣泛的應用前景。多媒體時代的到來更是進一步促進了它的發(fā)展。目前基于內(nèi)容的圖像查詢、檢索在國內(nèi)外仍處于研究、探索階段。對于圖像的顏色、紋理、形狀等特征的提取方法雖然很多，但存儲量大且丟失信息現(xiàn)象很嚴重。綜合利用兩種或兩種以上圖像的特征以及將高層語義與底層特征相關聯(lián)將會使圖像檢索的效果進一步提高。由此預見，實現(xiàn)基于高層的語義內(nèi)容的圖像檢索仍是今后研究的重點。參考文獻 [1] 研究:[碩士學位論文].長春:理工大學,2009[2] 許瑞,8(11):106～119[3] 、,29(2):60～99[4] 張水利,任淑萍,17(17):183～185[5] 王劍,8:20～23[6] ,21(2):31～34[7] ,11:290～290[8] ,5:57～57[9] ：,2:52～57[10] ,4:42
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