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基于改进免疫算法的天线阵方向图综合.pdf

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30 Descriptor. By using CEDD, the image search engine needs less time to make index on image and
acquires a higher search accuracy compared with the previous.
Key words: Search Engine; Image Retrieval; CEDD; Image Indexing

0 引言
35 随着计算机和互联网的广泛传播,人们对检索系统的要求不再局限于单纯文本搜索,多媒
体搜索逐渐进入人们的视野,伴随着数码相机等图像产生工具的广泛应用,互联网上的图片数
量激增,相比以前,搜索引擎需要更加高效的基于内容检索(CBIR)模块。图像检索的核
心在于图像特征的提取,选择合适的图像特征建立索引对系统检索效率有着很大的影响。
CEDD 特征是一种新型的图像描述方式,其结合了图像颜色和纹理两方面的特性,目前
40 还没有在成型的系统可供参考, 本文实现一个基于内容图像搜索引擎原型系统,使用 CEDD
作为图像特征提取和建立索引的主要特征,并对其检索效果进行了实验和分析,具有很高的
参考价值。


作者简介:杨宏玉(1989-),男,硕士研究生,主要研究方向:计算机软件应用


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1 基于内容图像检索概述
本文实现的系统建立在图像检索技术之上,下面对系统的技术背景和当前研究情况做一
45 个简要的介绍。

1.1 概念
基于内容的图像检索属于图片检索的一个分支, 也是图像分析研究领域之一。基于内容
的图像检索目的是在用户上传需要检索的图片情况下,依据图片的内容信息,如色彩和纹理信
息等,在数据库查找出符合查询条件的类似或者相同图片。

50 1.2 产生与发展
在基于内容图片检索产生之前,对图片的检索是基于图片元数据的,包括名称,描述,创建
时间等,这种检索属于文本检索的一种,并没有使用图片本身的内容,在图片描述信息缺失
的情况下,查找准确度并不理想。
90 年代,研究者们提出了基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval, CBIR)的
55 概念,基于内容的图片检索突破了传统的基于文本描述信息检索的局限,通过对图片进行特
征分析,抽取特征描述信息建立索引,向用户提供更加精确的图片检索服务。
目前,谷歌、百度、搜狗作为用户搜索信息时最常用的三个综合性搜索引擎,已经推出
了用关键词进行搜索的服务,但使用图片搜索图片的功能仍处于测试阶段[1]。
2 系统核心解决方案
60 图像特征提取是本文系统设计核心内容,主要任务是将图像进行建模,以建立对应的图
像索引。图像特征一般包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等。
S. A. Chatzichristofis 和 Y. S. Boutalis 在对模糊理论进行深入研究的基础上,基于
MPEG-7 标准,提出了一种全新的图像特征描述方式:CEDD(Color and Edge Directivity
Descriptor)即颜色和边缘方向特征描述符。本文设计的搜索引擎系统的

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上传人:夸客客 8/10/2022 文件大小:600 KB

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