2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展及各種數(shù)字化設(shè)備的普及,數(shù)字圖像的數(shù)量正以驚人的速度增長,如何對其進行組織、管理和檢索是亟待解決的一個重要問題?;趦?nèi)容的圖像檢索技術(shù)研究正是為了解決如何有效、快速的從圖像數(shù)據(jù)庫中檢索出相關(guān)圖像的問題而提出的。近年來,此項技術(shù)已成為國內(nèi)外廣泛關(guān)注的研究熱點,在許多領(lǐng)域都有廣泛地應(yīng)用。
   論文主要圍繞感興趣區(qū)域的多特征綜合圖像檢索技術(shù)展開研究,首先系統(tǒng)地探討了圖像特征的提取技術(shù),涵蓋了顏色、紋理、形狀和空間

2、關(guān)系以及語義特征的提取,并介紹了圖像的相似性度量方法和檢索性能評價等。
   其次詳細(xì)研究了圖像的多特征綜合檢索技術(shù),解決了多特征圖像檢索的圖像特征選取、多特征相似性度量和融合等問題。由于在基于內(nèi)容的圖像檢索中,人們常常利用圖像的全局特征來描述整幅圖像。然而一方面全局特征不能描述圖像的細(xì)節(jié),丟失了圖像的空間信息,另一方面用戶可能僅僅對部分圖像感興趣,這時候圖像的全局特征將不再有效,因此我們必須考慮圖像的局部特征,提取用戶感興趣區(qū)

3、域進行有效的檢索。鑒于此,論文重點研究了基于感興趣區(qū)域的圖像檢索算法,利用Harris算子提取圖像的興趣點,確定了感興趣區(qū)域,并基于興趣點提出了多種圖像特征相結(jié)合的圖像檢索新方法。該方法利用興趣點周圍局部區(qū)域的環(huán)形顏色直方圖和Gabor小波變換提取紋理特征作為刻畫圖像內(nèi)容的主要特征,并結(jié)合興趣點的空間分布對圖像進行檢索。這不僅克服了單一特征無法真正表征圖像的缺陷,同時保證了檢索算法對圖像旋轉(zhuǎn)、平移的識別不變性。實驗表明:與同類方法相比表

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