基于感兴趣区域的图像检索技术研究任务书

 2021-08-20 12:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

1.掌握图像处理技术

2.理解神经网络基本原理以及深度学习算法

3.对图像处理算法及神经网络算法编程实现

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

基于CBIR 技术的图像检索系统,在建立图像数据库时,系统对输入的图像进行分析并分类统一建模, 然后根据各种图像模型提取图像特征存入特征库,同时对特征库建立索引以提高查找效率。而用户在通过用户接口设置查询条件时,可以采用一种或几种的特征组合来表示, 然后系统采用相似性匹配算法计算关键图像特征与特征库中图像特征的相似度, 然后按照相似度从大到小的顺序将匹配图像反馈给用户。用户可根据自己的满意程度,选择是否修改查询条件,继续查询,以达到令人满意的查询结果。

3. 主要参考文献

[1]向友军,谢胜刹.图像检索技术综述[J].重庆邮电大学学报,2006,18(3);348—354[2]吴楠,宋方敏.一种基于高层语义信息的图像检索方法[J].中国图像图形学报,2006,11(12):1774—1780[3]Niblack W., Barber R., Equitz W.,et al. The QBIC Project: Querying Images by Content Color, Texture, and shape[J]. SPIE, 1993,1908:173-187. [4]Man junath B.S. Color and Texture Descriptors [J]. IEEE Trans. on Circuits Systems for Video Technology, 2001,11(6):703-715. [5]Smeulders A.W.M., Worring M., Santini S.,et al. Content-based Image Retrievals at the End of the Early Years[J].IEEE Trans. on Pattern Anal Intell,2000,22(12):1349-1380.[6]袁昕,朱淼良.基于主色匹配的图像检索系统[J].计算机辅助设计与图形学学报,2000,12(12):917-920.[7]胡必鑫.基于内容图像检索中颜色特征描述[J].计算机工程与应用,2005,41(16):48-50. [8]孙君顶,武学东,周利华.基于颜色和形状的图像检索[J].计算机科学,2005,31(5):180-183.[9]朱守业.基于多特征融合和ADABOOST算法的图像检索[J].计算机工程与应用,2007,43(36):137-140.[10]秦文学,李宁.基于MPEG-7的多特征图像检索方法[J].北京机械工业学院学报,2007,22(4):29-36.[11]陈蔚,肖国强.基于多特征的图像检索算法[J].计算机工程与设计,2008,29(17):4507-4467.[12]罗军,况夯.基于内容的多特征融合图像检索[J].计算机工程与应用,2009,45(1):153-197. [13]Rui Y,Huang T S,Ortega Met a1.Relevance feedback:a power tool in interactive content—based image retrieval[J].IEEETransactions on Circuits and Systems for Video Teehnolgy(CSVT),1998.[14]熊回香.基于内容的图像检索技术的发展方向EJ].信息检索技术,2004(12):32—35.[15]冯国光.齐影虹,肖扬波.基于内容的图像检索技术综述EJ].科技广场,2007(3):233—236.

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