一種基于PCA的相關反饋圖像檢索算法與實現.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯網的發(fā)展，人們對在互聯網上進行圖像檢索，尤其是基于內容的圖像檢索的需求越來越大。從20世紀90年代初起，基于內容的圖像檢索(CBIR)就成為多媒體技術應用的研究熱點。由于目前計算機視覺和圖像理解的發(fā)展水平所限，使得CBIR還無法真正支持基于語義的圖像檢索，所以目前研究得較多也比較成熟的檢索算法大部分是基于圖像的低層特征的，比如利用圖像的顏色、紋理、形狀等特征來檢索。為了改進傳統(tǒng)的CBIR系統(tǒng)的檢索性能，一般會對進行異種特征的組合

2、或結合相關反饋的技術。本文提出一種基于PCA(PrincipalComponentAnalysis)主成份分析的方法結合顏色直方圖，主色劃分等特征，加以相關反饋的人機結合圖像檢索的算法。顏色是描述圖像內容的最直接的視覺特征，直方圖有統(tǒng)計直觀，圖像平移、旋轉不變的性質，但用直方圖進行圖像檢索中主要利用的是圖像顏色分布的全局特性，沒有利用顏色的空間分布。本文加上區(qū)域主色劃分等特征進行PCA主成份分析結合，在圖像的匹配算法上作出了一定的創(chuàng)新，

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