基于内容的图像检索.ppt

多媒体数据库图像索引和检索
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主 要 内 容
绪论
预备知识
基于颜色和空间特征的图像检索
基于多尺度形状特征的图像检索
基于多小波纹理特征的图像检索
基于Radon和小波变换的图像检索
总结与展望
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一、绪 论
图像检索的发展
基于文本的图像检索
(Text-Based Image Retrieval)
基于内容的图像检索
(Content-Based Image Retrieval, CBIR)
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一、绪 论
基本框架
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一、绪 论
主要研究内容
特征提取
有效检索
用户接口
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一、绪 论
国内外研究热点
图像低层特征的提取
基于区域的图像检索
图像语义特征的提取
高维索引技术
相关反馈技术
相关反馈与机器学习相结合
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二、基础知识和关键技术
常用的低层视觉特征描述方法
颜色
全局颜色特征
颜色直方图 (color histogram)
颜色矩 (color moments)
颜色熵（color entropy）
空间颜色特征
颜色聚合矢量 (color coherence vector )
颜色相关图 (color correlogram)
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二、基础知识和关键技术
形状
基于边界的表示方法
傅里叶描述符 (Fourier Shape Descriptors)
基于区域的表示方法
形状不变矩 (Moment Invariants)
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二、基础知识和关键技术
纹理
统计法
灰度共生矩阵、对比度（contrast）、粗糙度（coarseness）、方向性（directionality）等
频谱法
傅立叶功率谱法、Gabor变换等
结构法
主要是通过纹理基元来描述纹理特征
模型法
如通过马尔可夫随机场、子回归模型等模型来表征纹理特征
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二、基础知识和关键技术
常用的相似性度量方法
常用的相似性度量方法
常用的相似性度量方法
常用的相似性度量方法
欧氏距离
L1-norm距离
二次式距离
直方图相交法
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