Advertisement

基于内容的颜色与纹理图像检索系统

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 基于内容的MATLAB图像检索[多特征:界面、颜色、纹理、几何].zip
    优质
    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。
     
  • 基于内容的图像检索技术——采用颜色、形状和纹理的方法.zip
    优质
    本研究探讨了基于内容的图像检索技术，通过分析颜色、形状及纹理特征实现高效准确的图像搜索。文件包含相关算法与实验结果。 基于内容的图像检索技术包括以下三个方面： 1. 基于颜色的图像检索：使用二分K-means算法实现。 2. 基于纹理的图像检索：采用灰度共生矩阵方法实现。 3. 基于形状的图像检索：利用形状不变矩法完成。 该项目使用的编程语言是Python，开发工具为VS Code。没有使用数据库系统，而是将图像特征值直接存储在txt文件中。实验所用的图像是从Corel 图像库中的2000幅图片中选取（这些图片位于image.orig文件夹内）。此项目可以直接运行和测试。
     
  • 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。
     
  • 基于内容的MATLAB图像检索系统
    优质
    本项目构建了一个基于内容的图像检索系统，利用MATLAB平台实现对图像特征的提取与匹配，旨在提升大规模图片库中的快速准确检索能力。 MATLAB图像检索系统实现以图搜图功能，并带有图形用户界面（GUI）。
     
  • 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。
     
  • 基于内容的图像检索Matlab小程序.rar_图像检索_基于内容的图像检索_图像_matlab
    优质
    这是一个基于内容的图像检索（CBIR）的小程序，使用MATLAB编写。用户可以通过输入图片来查找数据库中相似的图片，实现高效精准的图像搜索功能。 基于内容的图像检索MATLAB程序是完成课业任务的重要参考资料。
     
  • 基于MATLAB的内容-based图像检索系统.zip
    优质
    本资源提供了一个利用MATLAB开发的内容-Based图像检索系统的实现方案，内含详细代码及使用说明，适用于研究与学习。 基于内容的图像检索（CBIR）利用图片本身的内容进行搜索。典型的系统包括QBIC、Virage和Photobook等，它们的工作机制是用户上传一幅图片后，计算机通过提取该图的颜色、形状、纹理及文本特征，在数据库中寻找与之相似的其他图片。这种方式不仅提高了检索结果的准确性，还充分发挥了现代计算技术的高度自动化和智能化特点，减少了人工干预的需求，并降低了重复劳动的可能性。 例如，在进行船舶图像搜索时，可以建立一个包含各种类型船舶的大规模图库，并为每张图片添加适当的描述文本信息。当用户提交一张特定图片后，系统将提取该图的特征并与其他数据库中的记录相比较，从而找出相似度较高的结果。这种方法显著降低了由于输入错误导致检索不准确的问题发生几率，提高了搜索效率和准确性。
     
  • 基于Java的设计内容图像检索系统
    优质
    本设计内容图像检索系统基于Java开发，旨在提供高效的内容感知搜索体验。通过分析图像特征实现精准匹配与快速检索，适用于各类图片资料管理场景。 基于内容的图像检索技术旨在分析输入图像，并通过提取颜色、形状、纹理、轮廓及空间位置等特征对其进行分类建模与统一表达。这些特征被索引并存储在特征数据库中，以便后续使用。 当用户提交查询源图时，系统会根据设置的查询条件（可选择单一或组合多个特征）从图像库中检索出相关的图像，并依据相似度排序后反馈给用户。用户可以根据自身需求调整查询参数以获得更满意的搜索结果。 整个基于内容的图像检索系统的架构主要包括核心部分——图像特征数据库以及一系列基本功能模块，例如：设置检索方法、浏览检索成果和维护管理数据库等。其逻辑结构如图2所示。