Advertisement

基于颜色、形状和纹理特征的数字图像检索系统的设计与实现（课程设计）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本课程设计旨在开发一个集成颜色、形状及纹理特征分析的数字图像检索系统，通过这些视觉元素提高图像识别与检索效率。 该程序实现的功能为：检索出指定的图像文件，并从这些图像中识别并提取特定物体。主程序包括Run.m 和 Run.fig 文件。颜色特征、形状特征以及纹理特征分别由对应的子程序处理。使用的图库是Corel1。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于颜色、形状和纹理特征的数字图像检索系统的设计与实现（课程设计）
    优质
    本课程设计旨在开发一个集成颜色、形状及纹理特征分析的数字图像检索系统，通过这些视觉元素提高图像识别与检索效率。 该程序实现的功能为：检索出指定的图像文件，并从这些图像中识别并提取特定物体。主程序包括Run.m 和 Run.fig 文件。颜色特征、形状特征以及纹理特征分别由对应的子程序处理。使用的图库是Corel1。
     
  • 基于形状和颜色特征结合的图像检索系统
    优质
    本研究开发了一种创新的图像检索系统，该系统融合了形状与颜色两种关键视觉元素，旨在提升图像识别及搜索效率。通过综合分析图像的颜色分布和几何轮廓，此技术能够准确匹配用户查询需求，显著增强了多媒体数据库中的内容访问能力。 本项目提供了一种基于形状与颜色特征融合的图像检索程序。包含案例图片、MATLAB代码以及表空间，并附有成功运行说明。
     
  • 基于形状和颜色特征融合的图像检索系统_Matlab图像处理_颜色特征提取_图像融合_GUI实现_图像检索
    优质
    本研究构建了一套基于Matlab开发的图像检索系统，利用形状与颜色特征进行高效图像匹配。通过GUI界面实现了从颜色特征提取到最终图像融合与检索的全流程操作。 请更改路径后直接运行，在运行前，请先查看txt文件。
     
  • MATLAB提取图像形状、纹理和颜色特征.rar
    优质
    本资源提供了一套使用MATLAB进行图像分析的工具包，专注于提取图像中的形状、纹理及颜色特征。适用于计算机视觉与模式识别的研究者和技术爱好者。 在Matlab中提取图像的形状、纹理、颜色特征时，纹理特征是通过灰度梯度共生矩阵来实现的。
     
  • 在Matlab中提取图像的形状、纹理和颜色特征
    优质
    本文档详细介绍了如何利用MATLAB工具提取图像中的关键视觉信息，包括形状、纹理及颜色特征。通过一系列具体的代码示例与实践指导，帮助读者掌握基于这些特征进行图像分析的方法和技术。 Matlab提取图像的形状、纹理、颜色特征，其中纹理特征是通过灰度梯度共生矩阵来实现的。
     
  • 图像检索技术研究——基于颜色与纹理特征.pdf
    优质
    本文档探讨了图像检索技术中的关键要素，着重于通过分析和利用颜色及纹理特征来提升检索精度和效率。 汪磊提出了一种基于颜色和纹理特征的图像检索方法。该方法通过使用等面积圆环对图像进行分割，并提取每个圆环的颜色直方图来实现。这种方法能够有效地利用图像的颜色和纹理特性来进行检索。
     
  • 基于颜色、形状或其组合特征的图像检索方法
    优质
    本研究提出了一种创新的图像检索技术，通过分析颜色和形状等视觉元素及其组合特征，实现高效且精准的图片搜索。 基于颜色特征、基于形状特征或者结合颜色和形状的综合特征。
     
  • 基于色彩和纹理特征的图像检索系统源代码
    优质
    本项目为一个基于颜色与纹理特征进行高效图像检索的应用程序源代码集合，旨在实现快速、准确的图片搜索功能。 基于颜色和纹理特征的图像检索系统源代码提供了一种方法来根据图片的颜色和表面结构进行搜索和识别。这种技术在许多应用领域都非常有用，如内容基础的图像搜索引擎、多媒体数据库查询等场景中可以大大提高效率与准确性。
     
  • 基于内容的颜色与纹理图像检索系统
    优质
    本系统为用户提供了一种高效的内容感知方法来搜索颜色和纹理相似的图像，增强用户体验。 我实现了一个基于内容的图像检索系统，这是通过个人搜集网上资源并结合自己的课题进行的一个实验。
     
  • 基于AdaBoost算法融合颜色与纹理特征的图像检索方法
    优质
    本研究提出了一种结合颜色和纹理特征的图像检索方法，利用AdaBoost算法优化特征权重，显著提升了检索准确性和效率。 特征提取是图像检索的关键步骤。仅基于单一类型的特征只能表达图像的部分属性，在多分类问题中对图像内容的描述较为片面且缺乏足够的区分能力。在面对大量类别以及图像变化较大的情况下，这种单一特征方法无法取得理想的检索效果。为此，我们提出了一种结合Adaboost算法和相关反馈机制的方法来集成颜色与纹理特征进行图像检索。实验结果显示，通过该反馈机制下的Adaboost算法组合不同类型的特征可以显著提高图像检索的性能。