CBIR技术内容及进展分析  

作　　者：张衎[1] 

机构地区：[1]杭州职业技术学院,浙江杭州310018

出　　处：《民营科技》2011年第7期22-22,共1页

摘　　要：基于内容的图像检索技术符合用户的实际需求,重点需要研究合适的图像特征提取方法和相似性度量标准。所以,特征提取是CBIR系统最关键的部分,在很大程度上决定了整个系统的成败。高层的图像语义往往建立在较低层次语义获得的基础上,并且层次越高语义越复杂,涉及的领域也越多。要想很好的利用图像的语义特征,就要减小图像简单视觉特征与丰富语义之间的语义鸿沟(Semantic Gap),促使计算机检索图像的能力达到人的理解水平,但这是较为困难的。目前较为热门的CBIR技术仍是集中在基于颜色、纹理、形状等基本视觉特征的检索。下面就以基本视觉特征的研究为主详细介绍CBIR技术的内容及进展分析。

关 键 词：图像检索 CBIR系统 颜色特征 纹理特征 形状特征 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]