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本研究探讨了一种基于颜色和纹理特征的图像检索方法。

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简介:
汪磊团队创新性地提出了利用颜色和纹理特征进行图像检索的技术。该技术的核心在于,通过采用等面积圆环对图像进行细致的分段处理,随后提取每个圆环区域的颜色直方图。 这种方法旨在实现高效且准确的图像检索,从而满足用户对图像内容的特定需求。

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  • 技术——.pdf
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    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。
  • AdaBoost算融合
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    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。
  • 形状融合系统_Matlab_提取_融合_GUI实现_
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    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。
  • 、形状或其组合
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    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。
  • 内容MATLAB[多:界面、、几何].zip
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    本资源为基于内容的图像检索系统,采用MATLAB开发。通过集成界面、颜色、纹理及几何特征,实现高效精准的图像搜索与匹配功能。 基于内容的MATLAB图像检索涉及界面、颜色、纹理和几何等多种特征。进行此类研究需要具备一定的编程基础。
  • 系统源代码
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    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。
  • GLCM云分类
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    本文提出了一种结合颜色与灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征的云分类方法,旨在提高不同种类云层图像自动识别精度。通过提取有效特征并利用机器学习算法实现高效分类。 根据2010年文献《automatic cloud classification of whole sky images》中的特征提取方法,我们提取了12维特征,并使用som聚类分类器和svm分类器进行分类。
  • -内容分析.pdf
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    本文探讨了基于内容的图像检索技术及其分析方法,旨在提高图像检索系统的准确性和效率。通过深入研究图像特征提取和匹配算法,为多媒体信息检索领域提供了新的视角和思路。 基于内容的图像检索技术研究探讨了汪磊与冀小平提出的两个关键问题:一是如何有效地表示图像特征;二是怎样准确地度量这些特征之间的相似性。文章特别关注颜色特征,因其计算简便且具有实用性。
  • 形状结合系统
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    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。