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文檔簡介
1、當前,數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展迅猛,各種電子設(shè)備的快速普及,導致圖像數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長。以何種方式在數(shù)目巨大的圖像數(shù)據(jù)中迅速、正確以及高效率和地找到我們所需的圖像,這是當前數(shù)字圖像處理領(lǐng)域研究的熱門問題之一,基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-Based Image Retrieval)即為現(xiàn)階段這一問題針對性的相關(guān)理論技術(shù)。本文以基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)為依托,對圖像的底層特征展開研究,并對其加以描述和提取,然后結(jié)合相關(guān)的平臺,從工程的
2、角度進行探索與應(yīng)用。
在文章的開始,對圖像檢索領(lǐng)域的研究背景以及現(xiàn)狀進行了詳細闡述。其次,以此為引,介紹了數(shù)字圖像處理之中的一些基本知識和相關(guān)的底層特征,闡述了顏色信息在圖像檢索中的優(yōu)點。然后,在此基礎(chǔ)上,分別介紹并分析了哈希技術(shù)在圖像檢索中的應(yīng)用以及位平面的特征和優(yōu)點,提出了融合顏色信息的位平面哈希編碼,同時介紹了相似性度量的方法以及評價算法性能的指標。之后,介紹了HOG(Histograms of Oriented Gra
3、dient)算子和POEM(Patterns of Oriented Edge Magnitudes)算子,將顏色信息融入其中,提出了一種以顏色梯度為基礎(chǔ)的改進POEM算子,并對提取過程進行了詳細的介紹。最后,對兩種算子進行實驗檢測,給出實驗過程,并對其進行了分析和評價。
在上述研究的基礎(chǔ)上,本文著眼于工程,按照一般的軟件開發(fā)流程,對整個系統(tǒng)進行了需求、功能分析和架構(gòu)設(shè)計等。最后編碼實現(xiàn),完成整個系統(tǒng)的開發(fā)。最后通過運行測試,
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