基於內容圖像檢索技術

內容簡介

《基於內容圖像檢索技術》體系完善，書中所列算法均已調試通過，配有適量習題，每章均附有參考文獻與小結，便於參考查閱。《基於內容圖像檢索技術》比較實用，可供電子工程、計算機科學與技術、媒體製作和生產、遠程教育和醫療、公安、遙感等領域的科技工作者參考，亦可作為高校電子工程、計算機及相關專業研究生教材。

編輯推薦

《基於內容圖像檢索技術》從理論方法研究與實現技術角度，總結歸納了基於內容圖像檢索（CBIR）技術的研究與進展，並融入了作者多年來的相關研究與套用成果，系統地介紹了CBIR的主要概念、基本原理、典型方法、實用範例以及新動向。《基於內容圖像檢索技術》共有12章分為五部分：第一部分是概述，分析了CBIR的體系結構、技術現狀和發展趨勢；第一部分討論圖像特徵提取，給出圖像低層特徵（顏色、形狀、紋理、空間關係）和圖像高層特徵（語義）提取算法，論述了綜合圖像多特徵的檢索方法以及三維模型檢索的前沿研究；第三部分是最佳化，論述了特徵最佳化與過程最佳化；第四部分給出了相關性評價與量化評價的通用方法；第五部分介紹原型系統與套用實例，介紹了作者設計實現的原型檢索系統與套用實例。

序言

伴隨著Internet的高速發展，圖像信息快速增長，從海量的數字圖像集合中快速提取有價值的知識已成為人們的迫切需求。自20世紀90年代起，基於內容的圖像檢索（content-basedimageretrieval，CBIR）技術應運而生，成為智慧型信息處理領域的研究熱點。

傳統的圖像檢索過程，先通過人工對圖像文字標註，再用關鍵字來檢索圖像，這種依據圖像描述的字元匹配程度提供檢索結果的方法，簡稱“字找圖”，既耗時又主觀多義。基於內容的圖像檢索克服“字找圖”方式的不足，直接從待查找的圖像（查找對象）視覺特徵出發，在圖像庫（查找範圍）中找出與之相似的圖像，這種依據視覺相似程度給出圖像檢索結果的方法，簡稱“圖找圖”。基於內容的圖像檢索分為三個層次，一是依據提取圖像本身的顏色、形狀、紋理等低層特徵進行檢索；二是基於圖像的低層特徵，通過識別圖像中的對象類別及對象間的空間拓撲關係進行檢索；三是基於圖像抽象屬性（場景語義、行為語義和情感語義）的推理學習進行檢索。上述三個層次由低到高，與人的認知接近。下一個層次通常包含了比上一個層次更高級的語義，而更高層的語義往往通過較低層的語義推理而獲得。每個層次的檢索算法有別，相鄰層次則須研究其映射關係。由此可見，基於內容的圖像檢索涉及圖像處理、計算機視覺、數據挖掘、機器學習、模式識別、人機互動等諸多領域，極富挑戰性，可套用於社會安全、遙感、醫學、數字圖書館、建築、計算機輔助設計、地理信息系統、商標著作權管理等諸多領域，套用前景廣闊。

基於內容圖像檢索技術

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