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[目录] 1 前言 1 2 图像检索的基本原理 6 3 基于纹理特征的图像检索算法研究 16 4 图像检索系统设计与实现 30 5 总结与展望 43 致谢 44 参考文献 45 [原文] 随着互联网技术向宽带、高速、多媒体方向的发展，人类正快速进入一个信息化的时代。各种信息工具、技术、载体等应运而生。在众多类型的信息资源中，图像具有直观、形象、易于理解和信息量大等特点，成为资源库的重要组成部分。同网络信息一样，由于图像数量巨大，种类繁多，加之排列方式错综复杂，这给图像检索带来了困难。近年来，基于内容的图像检索技术有了长足的发展。基于内容的图像检索能有效的对图像进行管理和检索，这项技术既充分体现了图像的信息特点，又充分结合了传统数据库技术，它的应用对解决信息膨胀，有效快速地利用多媒体信息有很好的实用价值。 图像的内容包括图像的颜色、纹理、形状等视觉特征和语义特征。其中，纹理特征作为最为显著的视觉特征之一，它是一种不依赖于颜色或亮度反映图像中同质现象的视觉特征。纹理特征包含了物体表面结构组织排列的重要信息，以及与周围环境的联系。因此在基于内容的图像检索中得到了广泛应用。 1.1 图像检索的发展现状 自90年代以来，基于内容的图像检索已经成为了一个非常活跃的研究领域。从目前的研究现状来看，基于内容的图像检索......... [摘要] 随着计算机技术和网络技术的发展，以及多媒体的推广应用，产生了大量的各式各样的图像。如何有效地对这些图像进行分析、存储和检索是一个急待解决的问题。基于内容的图像检索技术能有效地解决这一问题，成为研究的重点。图像检索的研究目的就是实现自动化、智能化的图像查询和管理方式，使查询者可以实现方便、快速、准确地查找。纹理是图像的一个主要视觉特征，也是基于内容图像检索系统中的一个重要手段。本文对基于纹理特征的图像检索技术进行了研究，并通过实验验证了检索算法的有效性。 图像的特征提取是图像检索的关键技术之一。本文将灰度共生矩阵用于图像的纹理特征提取。 设计并实现了一个基于纹理特征的图像检索系统。给出了系统的流程图，并介绍了系统的查询模块、特征提取模块、匹配模块和图像显示模块及其各个模块的功能。系统采用欧氏距离法作为图像的相似性度量，采用灰度共生矩阵算法提取图像的纹理特征。最后通过实验对给定的图像进行检索。 [参考文献] [1]章毓晋，基于内容的视觉信息检索．北京科学出版社 [2]吴健康．数字图像分析．人民邮电出版社 [3]赵荣椿．数字图象处理导论．西北工业大学出版社 [4]吕维雪，医学图象处理．上海高等教育出版社 [5]程兵，王莹，郑南宁．基于Markov随机场和FRAME模型的无监督图像分割．中国科学E辑(技术科学)2004．34(4)：391-400 [6]罗坛，章毓晋，高永英．基于分析的图像有意义区域提取．计算机学报，2000，23(12)：1313—1318 [7]庄越挺，潘云鹤．基于内容的图像检索综述．模式识别与人工智能，1999，12(2)：170—172 [8]贾永红．计算机图像处理与分析．武汉：武汉大学出版社，2001． [9]姚敏等，数字图像处理．北京：机械工业出版社，2006，l：205—206． [10](美)崔金泰著，小波分析导论，程正兴译，西安交通大学出版社，1995 [11]夏良正．数字图像处理．东南大学出版社，1999 [12]章毓晋．图像工程(上册)．北京：清华大学出版社，2000 [13]何斌等．VC++数字图像处理．第2版．北京：人民邮电出版社，2002 [14]李向阳，庄越挺，潘云鹤．基于内容的图像检索技术与系统．计算机研究与发展， [15]庄越挺，潘云鹤，吴飞编著．网上多媒体信息分析与检索．北京：清华大学出版社，2002 [16]王李冬，邰晓英，巴特尔．基于小波变换纹理分析的医学图像检索[J]．中国医疗器械杂志，2006，30(2)：102—103． [17]荆延国，一个基于图像中语义对象的图文双向查阅系统的设计与实现．[大连海事大学硕士学位论文]．2000：4-6 [18]王上飞，陈恩红，汪祖媛等．基于支持向量机的图像情感语义注释和检索算法的研究．模式识别与人工智能，2004，17(1)：27—33

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非生而知之者，孰能无惑？惑而不从师，其为惑也，终不解矣。 --------韩愈《师说》 在校的IT学生有几百万 都在为如何如何学习才能找到工作、融入社会而迷惑 我们需要的不是灵丹妙药 而是一本让你少走几年弯路的 IT学生解惑真经 肖舸杨中科左飞著 这是一部写给在校计算机专业学生的书 如果没有看到这本书 你可能会茫然无措的度过学习阶段 把这本书推荐给你的同学 你会得到更多朋友

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