【正文】 在Option菜單中選中Input to Database選項(xiàng)，點(diǎn)擊“選擇圖片”按鈕，則出現(xiàn)如圖所示界面：點(diǎn)擊查詢按鈕，顯示查詢結(jié)果：第五章 全文總結(jié)與展望 全文總結(jié) 隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，包括圖像、音頻、視頻等信息的多媒體數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn)，如何從大量的信息中快速、有效地檢索到所需的內(nèi)容，已經(jīng)成為多媒體技術(shù)研究中的熱點(diǎn)問題。 本文對(duì)基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)作了較全面的研究和介紹，重點(diǎn)研究了基于顏色特征的圖像檢索方法，并對(duì)其中涉及到的顏色模型，顏色直方圖，顏色量化，相似性度量等進(jìn)行了較深入研究。 在對(duì)基于顏色特征的圖像檢索方法的研究基礎(chǔ)上，作者用vb語言開發(fā)了一個(gè)圖像檢索演示系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)證明，該系統(tǒng)取得了較好的檢索效果。 雖然本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)預(yù)期設(shè)計(jì)的基本功能，還有待進(jìn)一步完善，如何有效地綜合顏色、紋理、形狀、空間位置關(guān)系以及語義特征來對(duì)圖像進(jìn)行查詢勢(shì)必會(huì)成為一個(gè)熱門研究方向。 展望 人們對(duì)顏色索引和檢索方法的研究己經(jīng)相當(dāng)多，它們都分別從不同的方面對(duì)基于顏色的圖像檢索問題進(jìn)行了研究。目前主要存在的問題:1. 人對(duì)顏色特征的視覺感知方面考慮的仍然不夠，雖然目前大多數(shù)基于顏色特征的圖像檢索采用了和人對(duì)顏色感知相一致的HSB顏色空間，但關(guān)于兩種顏色之間的相似度的定義和視覺上人對(duì)相似顏色的判定仍有一定的差距。2. 從顏色特征的表示來看，各種形式的顏色直方圖是最常采用的表示方法，一般指定相同的顏色集，采用幾十到上百維的高維直方圖。實(shí)際上人對(duì)兩幅圖像畫面的顏色的相似性判定主要考慮少數(shù)幾種主要的顏色。不同的圖像有不同的顏色集，對(duì)于包含不同顏色集的兩幅圖像之間的相似性判定仍需進(jìn)一步研究。3. 為進(jìn)一步提高顏色特征的檢索效果，要從顏色物理、視覺、心理幾方面進(jìn)行綜合深入研究。CBIR系統(tǒng)在技術(shù)上可分為圖像處理技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)兩大方面。在圖像處理技術(shù)方面，更加準(zhǔn)確有效地描述圖像內(nèi)容的數(shù)據(jù)模型是今后長(zhǎng)期需要解決的重要方面。然而目前，通過建立合理的用戶查詢界面，利用相關(guān)性反饋，是實(shí)現(xiàn)趨向基于語義查詢的切實(shí)可行的有效方法。在數(shù)據(jù)庫技術(shù)方面，CBIR系統(tǒng)正產(chǎn)生深刻變化，如DBMS中對(duì)物理磁盤的管理技術(shù)、索引技術(shù)等底層技術(shù)都向著支持多媒體數(shù)據(jù)和更開放的方向發(fā)展?；趦?nèi)容對(duì)圖像信息的查詢、檢索在國(guó)內(nèi)外仍處于研究探索階段，隨著應(yīng)用的需求其研究將會(huì)不斷深入，滿足不同應(yīng)用的實(shí)用系統(tǒng)也將陸續(xù)出現(xiàn)，將其應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域必將帶來極大的益處。參考文獻(xiàn)[1]何清法“基于內(nèi)容的圖像分析與檢索關(guān)鍵技術(shù)的研究”，中科院計(jì)算所博士論文，2001[2]曹奎?；陬伾膱D像檢索技術(shù)研究。華中科技大學(xué)博士論文。2002[3]M Flickner， Harpreet Sawhney， Wayne Niblack， Jonathan Ashley. Query by image and video content: The QBIC system. IEEE Computer， Volume: 28，Issue: 9， ， pp23—32。[4].莊越報(bào). 智能多媒體信息分析與檢索的研究[D].浙江大學(xué)博士論文 .1998.[5]李鵬杰，[J].微機(jī)計(jì)算機(jī) 應(yīng)用 .2001， (5):139141.[6][J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2001， (7):113117.[7]徐杰，施鵬飛。基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)[A]。中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào)。：978頁。[8](美)[]，(美)[]；徐勇等譯.“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別及其實(shí)現(xiàn)”，北京 ：電子工業(yè)出版社，. [9]莊越挺，模式識(shí)別與人工智能，1999年6月第12卷第2期，pp. 170177[10]白雪生、徐光佑、1999年4月第10卷第4期，pp. 400405致 謝本文是在張曉利老師的悉心指導(dǎo)下完成的，衷心感謝她在論文的寫作期間給與我的熱情幫助和指導(dǎo)。張老師淵博的知識(shí)，認(rèn)真負(fù)責(zé)的工作作風(fēng)，平易近人的態(tài)度讓我獲益匪淺。在此，向張老師表示最衷心的感謝和最誠摯的敬意。 還要感謝我的同學(xué)孫婷，她在我的論文寫作過程中提出了很多建設(shè)性的意見，并給了我很多啟發(fā)。 感謝西安郵電學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院的全體領(lǐng)導(dǎo)和老師，你們深厚的學(xué)術(shù)功底和誨人不倦的高尚師德將讓我受用一生。 感謝軟件工程專業(yè)2006級(jí)3班全班同學(xué)給予我的關(guān)心、友誼和幫助，是你們給了我美好而難忘的學(xué)習(xí)生活。 最后，我要衷心感謝我的父母，是你們一直默默地給與我理解與支持，給與我勇敢面對(duì)困難的勇氣和力量，讓我能夠順利地完成學(xué)業(yè)。西 安 郵 電 學(xué) 院 畢 業(yè) 設(shè) 計(jì)（論 文）題 目： 基 于 顏 色 特 征 的 圖 像 檢 索 技 術(shù) 的 研 究 與 實(shí) 現(xiàn)西 安 郵 電 學(xué) 院畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)任務(wù)書 題目基于顏色特征的圖像檢索技術(shù)研究 任務(wù)與要求熟悉圖像的相關(guān)基本知識(shí)及檢索技術(shù)；搜集并理解現(xiàn)有的顏色特征提取方法；在理解現(xiàn)有的顏色特征方法基礎(chǔ)上提出自己改進(jìn)的特征提取法用程序驗(yàn)證各種顏色特征提取法的檢索結(jié)果（VB、VC、Delphi、Java）寫出內(nèi)容詳實(shí)的畢業(yè)設(shè)計(jì)論文開始日期2010－3－8完成日期2010－6－11系主任(簽字)2010年3月12日西 安 郵 電 學(xué) 院畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) (論文) 工 作 計(jì) 劃 學(xué)生姓名_王亞芬_______指導(dǎo)教師__張曉利___職稱___講師___院系__計(jì)算機(jī)學(xué)院________專業(yè)__ _軟件0603 ___題目__ 基于顏色特征的圖像檢索技術(shù)研究 _______________________________________________________工作進(jìn)程起 止 時(shí) 間工 作 內(nèi) 容2010年： —— 熟悉目標(biāo)任務(wù)，完成開題報(bào)告 —— 熟悉圖像檢索技術(shù)的相關(guān)基本知識(shí)—— 理解顏色特征提取方法及相似性度量方法 —— 比較各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)并選擇最佳的算法 —— 根據(jù)算法理論寫出程序 —— 寫出內(nèi)容詳實(shí)的畢業(yè)設(shè)計(jì)論文主要參考書目(資料)1. 《數(shù)字圖像處理》相關(guān)書籍2. 《多媒體技術(shù)》相關(guān)書籍3. 《基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)》相關(guān)書籍4. VB(或Delphi、Java、VC)相關(guān)書籍主要參考書目(資料)主要儀器設(shè)備及材料微機(jī)一臺(tái)系統(tǒng)配有VB(或Delphi、Java、VC)環(huán)境論文(設(shè)計(jì))過程中教師的指導(dǎo)安排每周周二5—6節(jié)檢查、指導(dǎo)、討論，隨時(shí)的答疑指導(dǎo)對(duì)計(jì)劃的說明西安郵電學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)開題報(bào)告課題名稱：基于顏色特征的圖像檢索技術(shù)研究1．本課題所涉及的問題及應(yīng)用現(xiàn)狀綜述從20世紀(jì)70年代開始，圖像檢索的技術(shù)就已經(jīng)開始。傳統(tǒng)的文本檢索技術(shù)，是通過關(guān)鍵字式的提問查詢，可以檢索的關(guān)鍵字有圖像名稱、圖像尺寸、壓縮類型、作者、年代等圖像標(biāo)引。到90年代以后，多媒體信息迅速膨脹，全世界的數(shù)字圖像的容量以驚人的速度增長(zhǎng)，這些圖像分布在世界各地，它們都是無序、無索引的。要檢索靠傳統(tǒng)技術(shù)全部都要人工標(biāo)注，而人工標(biāo)太主觀，不確定，不同人，不同語種，對(duì)同一幅圖像的理解不同，標(biāo)注描述就會(huì)千差萬別。而且隨著數(shù)據(jù)庫數(shù)以萬計(jì)地增加，人們尋找資料變得非常耗時(shí)，造成資源無法有效利用。于是人們提出了基于圖像內(nèi)容的檢索技術(shù)，它不需要用戶參與，而是利用圖像本身的特性，比如顏色、紋理、形狀、空間等具有較強(qiáng)客觀性的特征進(jìn)行檢索。、解決的思路及實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)的可行性分析(1)數(shù)學(xué)模型。數(shù)學(xué)模型是CBIR系統(tǒng)的核心，它決定了CBIR所能支持的查詢類型和檢索性能。建立的數(shù)學(xué)模型要充分反映圖像對(duì)象的內(nèi)容，反映與領(lǐng)域無關(guān)的和能夠有效存儲(chǔ)的物理特性及邏輯特征。本課題采用顏色模型作為圖像查詢，顏色是圖像最重要的特征，具有尺度不變性、平移不變性和旋轉(zhuǎn)不變性等特點(diǎn)，它定義明確，抽取容易，對(duì)圖像的描述最簡(jiǎn)便而有效。(2) 特征提取。特征提取是基于內(nèi)容的圖像檢索的基礎(chǔ)。特征提取算法應(yīng)簡(jiǎn)單易用，且具有自動(dòng)提取的功能，所選擇的特征應(yīng)盡可能表達(dá)原始圖像的信息。同時(shí)可以借助一些先進(jìn)的數(shù)學(xué)工具來提取圖像特征。 本課題采用基于HSV顏色直方圖的特征提取技術(shù)，能夠有效地提取顏色特征。(3) 索引技術(shù)。在對(duì)圖像的檢索中，最主要的方式是相似性檢索。即在圖像數(shù)據(jù)庫中找到與給定圖像最為相似的一幅。它的一般做法是提取出圖像的特征建立特征庫。由于圖像特征一般都是高維的矢量數(shù)據(jù)，所以這時(shí)圖像檢索就轉(zhuǎn)化為對(duì)空間數(shù)據(jù)庫中高維數(shù)的近鄰檢索問題。為了能夠高效的進(jìn)行數(shù)據(jù)特征索引，從而實(shí)現(xiàn)圖像信息的檢索，目前對(duì)索引技術(shù)的研究主要集中在降低索引維數(shù)和建立良好的索引方法上。 本文采用二次式距離相似性區(qū)配算法，(4)累加直方圖算法。累加直方圖能體現(xiàn)信號(hào)在分布軸上各抽樣點(diǎn)間的相關(guān)性，即分布軸上相對(duì)某個(gè)抽樣點(diǎn)距離越近的點(diǎn)，在某種特性意義上就越相似于該抽樣點(diǎn)。但是累加直方圖能體現(xiàn)這個(gè)性質(zhì)的前提是：信號(hào)本身要有這樣的特性，即特征分布軸上距離小的兩點(diǎn)要比距離大的兩點(diǎn)更相似。 —— 熟悉目標(biāo)任務(wù)，完成開題報(bào)告 —— 熟悉圖像檢索技術(shù)的相關(guān)基本知識(shí)—— 理解顏色特征提取方法及相似性度量方法 —— 比較各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)并選擇最佳的算法 —— 根據(jù)算法理論寫出程序 —— 寫出內(nèi)容詳實(shí)的畢業(yè)設(shè)計(jì)論文4．指導(dǎo)教師審閱意見 對(duì)課題理解正確，方案可行，同意實(shí)施。指導(dǎo)教師(簽字)：　張曉利　　　　　 2010 年 3 月 19 日說明：本報(bào)告必須由承擔(dān)畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))課題任務(wù)的學(xué)生在畢業(yè)論文(設(shè)計(jì)) 正式開始的第1周周五之前獨(dú)立撰寫完成，并交指導(dǎo)教師