基于边缘检测的多特征智能图像检索模型

提出一种智能图像二级检索模型.第一级检索利用改进的Canny算子和颜色向量角分别检测图像边缘,基于db2小波进行图像融合得到二值边缘,并运用图像位错率进行边缘信息比较,将相似度大的图像组成一个新的备选图像库,以缩小图像检索范围.然后利用"HSI颜色不变量模型"改进颜色相关矩阵,加以边缘直方图进行综合特征第二级检索.实验表明该模型能够高效和准确地查找出用户感兴趣的彩色图像,并具有较好的查全率和查准率.

基于内容的智能图像检索系统中反馈信息Agent的设计

文章主要讨论了基于内容的图像检索系统,利用检索中的反馈信息来提高系统的检索能力,给出了智能检索的初步模型,设计了反馈信息Agent的基本结构,并给出了反馈信息Agent的操作语义,为实现图像的智能检索进行了一些探讨。

.NET环境下基于图像内容智能检索的研究

计算机信息技术的发展,图像数据的无序激增,人们面临如何在大量的图像中查找有用信息的问题,于是图像检索技术成为研究热点。而目前的图像检索技术主要有基于关键字查询和基于图像内容查询两种方式,他们都存在或多或少的缺点,不是过于主观就是过于客观,不能很好的满足人们的需求。为了弥补他们的缺点,更好的解决图像检索问题,提出了一种基于内容的图像智能检索方案,在基于内容的图像检索的基础上结合人工智能的推理机制,利用智能推理的优势来改善检索效果,实践证明文中所述的方法是有效的。

图像智能检索初探

在分析了常见的颜色特征提取方法的基础上,提出了一种新的基于主色相似度矩(DCSM)的方法,实现了一个基于该方法的图像检索原型系统,试验效果比较满意.

基于模糊增强的图像边缘检测的研究

对图像处理时的边缘检测算法作了分析和研究,介绍了基于模糊增强的图像边缘检测算法,详细研究了单层次模糊增强和多层次模糊增强的算法,并结合实验说明,该智能图像处理方法不仅能够明显的增强图像,而且可以检测到良好的图像边缘.最后,展望了这一新的研究应用领域的发展前景.