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基于多智能算法及图像融合技术的图像检索方法研究中文摘要随着计算机、网络及多媒体技术的发展,数字图像的数量正以指数级在增长,如何从图像数据库的海量数据中检索图像已经成为当前检索领域一个很重要的问题。传统的检索方式是基于文本的检索,利用文字对图像进行手工标注,然而手工标注工作量大且具有很强的主观性,对于海量数据来说,这种方法显然是不可行的。在此背景下,基于内容的图像检索技术应运而生,该方法从图像自身的内容出发,提取图像的特征,并利用特征进行检索。目前,国内外很多机构都在做这方面的研究,并取得很多研究成果,然而检索的精度和效率仍是制约该方法应用的一个很重要的问题。针对当前基于内容的图像检索技术中检索精度和效率低的问题,结合图像处理技术及机器学习领域的知识,提出一系列改进方法,其研究内容主要包括以下五个方面:攵缘ヌ卣魑薹ㄗ既访枋鐾枷竦奈侍猓谕枷竦难丈ā⑽评砗托巫慈鎏征,提出了基于多特征的图像检索方法。实验结果表明,该方法与基于单特征的检索方法相比,具有更高的检索精度。攵远嗵卣髅枋鐾枷翊吹母鞲鎏卣髦淙ㄖ厣瓒ǖ奈侍猓岷弦糯惴ǎ提出了一种基于遗传反馈的图像检索方法,达到自动调整权重,修正图像相似度公式的目的。该方法在检索精度和效率上都表现出较好的性能。攵栽诩焖鞴讨衅胀ǖ南蛄啃拚轿薹ㄕ贩从秤没枨蟮奈侍猓岢了一种基于遗传反馈结合图像融合的图像检索技术,根据用户的反馈结果,结合图像融合技术,对查询向量进行修正。该算法在保证查询精度的基础上,,利用该算法对图像进行分类,提取代表特征组,提高检索效率。郧炕袄砺畚;。岷弦糯惴ā⒕劾嗪屯枷袢诤霞际酰菇ㄒ桓鲋动学习的智能检索框架,最终实现智能检索。关键词:,强化学习,遗传算法,聚类,图像融合,相关反馈作指导老师:刘全淌具有更高的检索效率。者:傅启明
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录目第一章引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...庋芯肯肿础文章内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。第二章基于内容的图像检索的关键技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯的基本检索原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。特征提取技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.嗨贫榷攘糠椒ā相关反馈技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于遗传反馈的图像检索算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。遗传算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯用于图像检索的遗传算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯选题背景与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..谘芯肯肿础论文主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.⋯⋯⋯.卣鞴橐换性能评价准则⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实验结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章基于遗传反馈结合图像融合的图像检索算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.小波变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯波变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于儿蚺〔ū浠坏耐枷袢诤纤惴ā基于遗传反馈结合图像融合的图像检索算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章基于智能优化算法及图像融合技术的图像检索算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯聚类分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.劾嗨惴ɑ 甅算法⋯⋯