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关于数据库论文范文数据库,与网络信息检索中的图像检索技术相关毕业论文提纲
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征压缩编码.2.3Virage系统
Virage是由Virage公司开发的基于内容的图像搜索引擎.与QBIC相似,Virage支持基于颜色、颜色布局、纹理和结构（对象边界信息）的可视化查询,但Virage比QBIC更进一步,它也支持由4个原子查询的任意组合,用户可以根据他们自己的侧重调整4个原子查询的权重.
2.4CORE系统
CORE是新加坡国立大学开发的一个基于内容的检索系统.其显著的技术特色包括：多种特征提取方法、多种基于内容检索方法、使用自组织神经网络对复杂特
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2.5VisualSEEK系统
由美国哥伦比亚大学图像和高级电视实验室开发.它实现了互联网上基于内容的图像/视频检索系统,提供了一套工具供人们在Web上检索图像和视频信息.用户可以把顶部为红橙黄色区域、底部为蓝绿色区域,这样的图像作为查询“日出”的草图,使人们在Web上可以方便地搜索和检索图像和视频.
3基于内容的图像检索体系结构
基于内容的图像检索系统与传统基于文本的检索系统完全不同.基于内容的检索系统一般通过可视化界面和用户进行频繁的交互,以便用户能够方便地构造查询和改进检索结果,用户通过选择具有代表性的一幅或多幅例子图像来构造查询,然后由系统查找与例子图像在视觉内容上较相似的图像,按相似度大小排列返回给用户,即所谓的通过例子图像的检索（QueryByImageExample）.
基于内容的图像查询和检索是一个逐步求精的循环过程.其过程及各个模块如下：
3.1图像的预处理
在特征抽象子模块里,首先要进行图像的预处理,包括图像格式的转换,尺寸的统一,图像的增强与去噪,图像的边缘提取,经过边缘提取获得图像的轮廓特征,对其进行进一步轮廓清晰化处理等功能,为图像的特征提取打下基础.
3.2图像的目标标识
图像预处理后,要进行图像的目标标识.目标标识为用户提供一种工具,以全自动或半自动（需要用户干预）的方式标识图像中用户感兴趣的区域或目标对象,以便针对目标进行特征提取并查询.当进行整体内容检索时,利用全局特征,这时不用目标标识功能.目标标识是可选的.
3.3图像的特征提取与表达
图像特征的提取与表达是基于内容的图像检索技术的基础.对图像数据库进行特征提取,提取用户感兴趣的、适合检索要求的特征.特征提取可以是全局性的,即整幅图像,也可以是针对某个目标的,即图像中的子区域,如人的面部特征或指纹特征等.
本文出处 http://www.sxsky.net/guanli/00193859.html
3.4图像数据库
作为图像查询的后台基地,生成的数据库由图像库、特征库和知识库组成.图像库为数字化的图像信息,特征库包含用户输入的特征和预处理自动提取的内容特征.知识库包含专门和通用知识,有利于查询优化和快速匹配,知识库中知识表达可以更换以适用各种不同的应用领域.
3.5图像的查询接口
在基于内容检索中,由于特征值为高维向量,不具有直观性,因此必须为其提供一个可视化的输入手段.友好的人机交互界面是一个成功检索系统不可缺少的条件,可采用的方式有3种：操纵交互输入方式、模板选择输入方式和用户提交特征样板的输入方式.另外,查询返回的结果需要浏览,应在用户界面提供浏览功能.
3.6图像的检索引擎
检索是利用特征之间的距离函数进行相似性匹配,模仿人的认知过程,近似得到数据库的认知排队,存在一些不同的相似性测度算法,检索引擎中包括一个较为有效可靠的相似性测度函数集.
3.7图像的索引/过滤
索引是用来提供快速、有选择性地存取数据库的一种机制,它相当于一种映射机制,将属性的值转换为相应数据地址域的地址集.过滤器作用于全部数据,过滤出的数据集合再用高维特征匹配来检索.索引用于低维特征,可以用R树来索引以加快检索速度.
基于内容的图像检索技术为用户提供了一个在网络上搜索感兴趣的图像信息资源的有效手段,但基于内容的图像检索技术目前还存在许多有待发掘的内容,因而,基于内容的图像检索技术也需要随着网络技术、信息技术的发展而发展.
主要参考文献
[1]何惠芬.图书馆中基于内容的图像数据库检索技术[J].情报杂志,2002（7）.
[2]刘伟成,孙吉红.基于内容的图像信息检索综述[J].情报科学,2002（4）.
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