圖像檢索方法研究流程圖

㈠ 基於內容的圖像檢索的工作流程

基於CBIR 技術的圖像檢索系統，在建立圖像資料庫時， 系統對輸入的圖像進行分析並分類統一建模， 然後根據各種圖像模型提取圖像特徵存入特徵庫， 同時對特徵庫建立索引以提高查找效率。而用戶在通過用戶介面設置查詢條件時，可以採用一種或幾種的特徵組合來表示， 然後系統採用相似性匹配演算法計算關鍵圖像特徵與特徵庫中圖像特徵的相似度， 然後按照相似度從大到小的順序將匹配圖像反饋給用戶。用戶可根據自己的滿意程度，選擇是否修改查詢條件，繼續查詢，以達到令人滿意的查詢結果。

㈡ 圖像檢索，找到小波變換的演算法，但是不知道怎麼利用

小波變換演算法只是一個將圖像由空間域（像素）轉變為頻域的一個方法，具體的輸入輸出根據編寫的人可能會不同的，但圖像本體肯定是要作為輸入的，點陣圖用矩陣（也許用數組來裝了）來表示的話，你可以理解為每一個數值就是相應位置上的像素值，通過解讀是可以轉換為你肉眼能識別的圖像。
而經過這個演算法，雖然輸出的還是一個矩陣，但是每一個數值的意義已經發生改變了，每一個值都是由原來所有的數值計算得來的，是代表著整張圖的數據，而非再是一個點。在頻域中矩陣里越靠近左上角的數值其能量值就越高，換句話說就是假設一張n x n的圖，換成頻域後[1，1]的那個點決定了圖像的絕大多數信息，你要是把這個值改了，換回空間域後整張圖都會改變，而最右下角[n,n]則正好相反。
小波變換跟特徵提取沒有直接關系，你可以理解為一個預處理，這樣做之後，可以將圖像的主要信息都集中到一個更小的區域，方便你進一步的分析處理，而具體怎麼提取特徵值，還得看你是怎麼定義你的特徵，以及另外的計算方法

㈢ 圖像檢索的三個方向

圖像檢索研究的三個方向
基於文本和基於內容是圖像檢索發展的兩個分支，不過從圖像檢索研究的趨勢而言，尤其結合網路環境下圖像的特徵——嵌入在具有文本內容的Web文檔中，出現了三個不同的研究著眼點。 結合文本和內容，進行融合性研究。發揮各自的優勢促進圖像的高效、簡單檢索方式的實現，尤其是網路環境下，結合圖像所在Web文檔的特徵分析，推斷圖像的特徵，同時結合對圖像的內容分析，共同標引達到對圖像的分析和檢索。
可以說，三個方向都是相互影響和促進的，任何一個方向的進展都會促進圖像檢索技術向前更進一步。

㈣ 基於內容的圖像檢索的特徵提取

基本體整體趨包含顏色、紋理、平面空間對應關系、外形，或者其他統計特徵。 圖像特徵的提取與表達是基於內容的圖像檢索技術的基礎。從廣義上講，圖像的特徵包括基於文本的特徵（如關鍵字、注釋等）和視覺特徵（如色彩、紋理、形狀、對象表面等）兩類。視覺特徵又可分為通用的視覺特徵和領域相關的視覺特徵。前者用於描述所有圖像共有的特徵，與圖像的具體類型或內容無關，主要包括色彩、紋理和形狀；後者則建立在對所描述圖像內容的某些先驗知識（或假設）的基礎上，與具體的應用緊密有關，例如人的面部特徵或指紋特徵等。 顏色是彩色圖像最底層、最直觀的物理特徵，通常對雜訊，圖像質量的退化，尺寸、解析度和方向等的變化具有很強的魯棒性，是絕大多數基於內容的圖像和視頻檢索的多媒體資料庫中使用的特徵之一。顏色特徵的描述方法主要有以下四種：
顏色直方圖(ColorHistogram)
它是最簡單也是最常用的顏色特徵，描述了圖像顏色的統計分布特性，具有平移、尺度、旋轉不變性。其核心思想是在顏色空間中採用一定的量化方法對顏色進行量化，然後統計每一個量化通道在整幅圖像中所佔的比重。
常用的顏色空間有RGB，CIE，HSI，HSV空間等，主要的量化方法有最重要信息位、顏色空間劃分、顏色空間聚類、參考顏色、圖像分割等，文獻中討論了對這些方法進行了討論和總結。 由於顏色直方圖缺乏顏色的空間分布信息，改進的方法包括在顏色索引時加入空間位置信息和基於區域的顏色查詢。最簡單的方法是子窗口直方圖法，即將圖像分割成子圖像，一一建立索引。另一文獻中將圖像分成了大小相等的九個子圖像，然後統計每個子圖像中的顏色直方圖。
顏色相關圖(ColorCorrelogram)
其主要思想是用顏色對相對於距離的分布來描述信息，它反映了像素對的空間相關性，以及局部像素分布和總體像素分布的相關性，並且容易計算，特徵范圍小，效果好。
顏色矩(ColorMoment)
其基本思想是在顏色直方圖的基礎上計算出每個顏色通的均值、方差、偏差，用這些統計量替代顏色的分布來表示顏色特徵。它具有特徵量少，處理簡單的特點。
顏色一致性矢量(Color Coherence Vectors, CCV)
本質上是一種引入空間信息改進的直方圖演算法，統計了圖像中各顏色最大區域的像素數量。通過分離開一致性像素和非一致性像素，比直方圖演算法具有更好的區別效果。 紋理是圖像的重要特徵之一，通常定義為圖像的某種局部性質，或是對局部區域中像素之間關系的一種度量，其本質是刻畫像素的鄰域灰度空間分布規律。紋理特徵描述方法大致可以分為四類：統計法、結構法、模型法、頻譜法。
統計法
統計法分析紋理的主要思想是通過圖像中灰度級分布的隨機屬性來描述紋理特徵。最簡單的統計法是藉助於灰度直方圖的矩來描述紋理，但這種方法沒有利用像素相對位置的空間信息。
為了利用這些信息，Haralick 等人提出了用共生矩陣來表示紋理特徵。 該方法研究了紋理的空間灰度級相關性，構造出一個基於圖像像素間方向和距離的共生矩陣，並且從矩陣中提取出反差、能量、熵、相關等統計量作為特徵量表示紋理特徵。
Tamura 等人基於人類視覺的心理學研究後提出了一些不同的方法來描述紋理特徵，給出了幾個不同的描述紋理特徵的術語：粗糙度(Coarseness) 、對比度(Contrast) 、方向(Directionality) 、線性度(Linelikeness) 、規則度(Regularity) 、粗略度(Roughness) 等。Tamura 紋理和共生矩陣表示的主要區別在於:前者的所有紋理屬性都是視覺意義上的，而後者的某些紋理屬性不具有視覺意義(如信息熵) 。這一特點使得Tamura 的紋理表示在圖像檢索中使用得較多。QBIC 和MARS都進一步證明了這種表示方法。
結構法
結構法分析紋理的基本思想是假定紋理模式由紋理基元以一定的、有規律的形式重復排列組合而成，特徵提取就變為確定這些基元並定量分析它們的排列規則。Carlucci曾提出一個使用直線段、開放多邊形和封閉多邊形作為紋理基元的紋理模型，其排列規則由一種圖狀語法結構定義。 Lu and Fu給過一種樹型語法結構表示紋理，他們將紋理按照9 ×9 的窗口進行分割，每個分解單元的空間結構表示為一棵樹。 因為實際的紋理大都是無規則的，因此結構法受到很大限制。
模型法
模型法利用一些成熟的圖像模型來描述紋理，如基於隨機場統計學的馬爾可夫隨機場、子回歸模型，以及在此基礎上產生的多尺度子回歸模型 (MultiResolution Simultaneous Autoregressive, MRSA) 等。這些模型的共同特點是通過少量的參數表徵紋理。MRSA 區分不同紋理模式的能力較強，但同時計算開銷也較大。
頻譜法
頻譜法藉助於頻率特性來描述紋理特徵，包括傅里葉功率譜法 、Gabor 變換 、塔式小波變換( Pyramid Wavelet Transform ，PWT) 、樹式小波變換( Tree Wavelet Transform，TWT) 等方法。Manjunath and Ma 實驗指出， Gabor 特徵提供了最佳的模式檢索精度，檢索性能優於TWT 和PWT，略微優於MRSA ，缺點是計算速度慢，其旋轉不變性和尺度不變性仍有待討論。 形狀是刻畫物體最本質的特徵，也是最難描述的圖像特徵之一，主要難在對圖像中感興趣目標的分割。對形狀特徵的提取主要是尋找一些幾何不變數。目前用於圖像檢索的形狀描述方法主要有兩類:基於邊緣和基於區域的形狀方法。前者利用圖像的邊緣信息，而後者則利用區域內的灰度分布信息。
基於邊緣
基於邊緣的形狀特徵提取是在邊緣檢測的基礎上，用面積、周長、偏心率、角點、鏈碼、興趣點、傅里葉描述子、矩描述子等特徵來描述物體的形狀，適用於圖像邊緣較為清晰、容易獲取的圖像。文獻[16]首先對圖像進行了高斯平滑，接著使用經典的興趣點檢測演算法發現興趣點，然後用興趣點的測度值作為圖像特徵進行匹配。文獻 提出將圖像邊緣上的角點作為特徵點，然後使用Delaunay三角形進行劃分，記錄三角形的形狀特徵來描述圖像的形狀特徵。這種方法由於是基於邊緣上的一些特殊點，因此對雜訊和點位置的變化較為敏感。文獻採用邊緣方向直方圖來刻畫形狀特徵，具有簡單、平移不變性等優點，但也存在不具備尺度、旋轉不變性等缺點。
基於區域
基於區域的形狀特徵提取的主要思路是通過圖像分割技術提取出圖像中感興趣的物體，依靠區域內像素的顏色分布信息提取圖像特徵，適合於區域能夠較為准確地分割出來、區域內顏色分布較為均勻的圖像。文獻應用變形模板技術，把用戶提供的形狀看作模板，與圖像庫中的形狀進行匹配。由於是直接比較兩個形狀，因此具有較高的精度，但同時計算量也較大。 文獻提出了一種形狀彈性匹配演算法，首先確定感興趣區域，在這些區域中採用爬山優化演算法獲取圖像邊緣，並用這些邊緣代表物體形狀。 這種方法的優點是對圖像邊緣進行了篩選，缺點是需要人工干預。近年來，基於區域的圖像檢索方法已經成為基於內容的圖像檢索的一大研究熱點。

㈤ 圖像檢索的檢索方法

網路上的圖像檢索方法
根據基於文本的圖像檢索和基於內容的圖像檢索的實現原理可以發現，一般圖像檢索系統提供給用戶的查詢方法主要包括下列幾種形式：
關鍵詞查找：關鍵詞查找輸入關鍵詞對查找圖像進行描述，大多數網路搜索引擎提供的是關鍵詞查找的方式檢索，例如，希望查找山水風景的圖片，可以輸入「山水畫」；又如希望查找關於貓的圖片，可以直接輸入「貓」。
瀏覽查找：瀏覽查找是指通過等級式類目組織的圖像檢索人口，圖像按照不同的主題進行歸類，用戶在查找自己希望的圖像時，通過點擊層層類目的鏈接，到達自己所希望的類目下的圖像。
特徵輸入查找：對圖像的特徵參數進行設置，如希望圖像中的色彩比例為「R：128 ； G：128； B：64」，或者是對圖像的明亮度在0～100%之間加以調節。
草圖查找：用戶親自動手繪制希望查找的圖像特徵，以用戶描繪的草圖為訓練樣本，查找與之相似的其它圖像。
示例查詢：包括系統隨機給出樣本和用戶提交樣本兩種，由系統隨機給出一組圖像訓練樣本時，讓用戶對這組圖像進行評價，選擇與自己的檢索需求相似的圖像，然後根據用戶選擇的圖像進行分析，檢出與之相似的其它圖像。另外，也可以由用戶提供一副圖像的地址信息，由圖像檢索系統即時抓取、即時分析。
歸納而言，圖像檢索的方法對應於圖像特徵的三個層次，也可以歸結為相應的三個層次：
簡單的可視化特徵層次：對圖像的簡單可視化特徵進行查詢，如顏色、紋理、形狀或者是圖像中元素的空間，這些特徵反應的一般是圖像本身客觀的一些屬性，因此，一般不需要任何外界知識的輔助。
中間的對象層次：對圖像的個體特徵進行查詢是介於簡單的可視化特徵查詢和高級的抽象語言特徵查詢的中間狀態，一般表現為對局部的特徵查詢，例如檢索圖像中的某個對象或者是某個人物等。這種查詢一般需要對識別和檢索的目標進行一定程度的邏輯推理，所以需要藉助外界知識的輔助。
高級抽象的特徵層次：對圖形的抽象屬性的查詢，包括檢索與某個事件或者是某個活動相關的圖像，例如查找反映某種情感色彩，或者是符合某種風格流派的圖像，這時需要對這些抽象的目標和場景所代表的意義進行分析，需要對其進行更高級的推理，同時這類特徵帶有較強的主觀色彩，因此，更需要外界知識的輔助。

㈥ 請教做圖像處理，圖像檢索方面需要看什麼書，除了理論知識，數學公式外，還想知道需要看什麼編程書

圖像處理可以用VC,MATLAB,OPENCV等來做，matlab比較簡單，主要用於模擬，VC,OPENCV可以開發項目，但要學好需要下功夫，主要是編程，多練習，可以看看比較經典的《數字圖像處理》岡薩雷斯，還有VC++圖像處理方面的，加油，祝你成功！

㈦ 我的電腦是win7家庭普通版，今天在百度圖片搜索時發現出來的那些小圖都是空白只有小紅叉，怎麼回事謝謝

瀏覽器問題，裝了IE9就會出現這樣的問題，卸載了，換到IE8也不管用，要重裝系統，問題就解決了。
上文翻譯：(不是很准確,大概就是這個意思）
以微控制器為基礎的模糊控制制度水溫度

微控制器的模糊控制器當做找尋最佳的一個系統規則模糊控制運演算法則為聰明的控制那物體, 它的主要部份特徵包括:溫度數據收集, 展覽, 和即時的發現和注意, 而且加熱過計算機圖形軟體 , 冷卻和關閉-環自動機械控制。 模糊控制器的主要的身體, 微控制器核心那整個的控制系統, 熱電偶輸出信號藉著發射器薄片進入一之內標准信號 0~ lOV, 然後這信號藉著 A/ D 轉變在進入微控制器之後, 基於的微控制器不同的輸入指令, 那使用模糊生產輸出控制信號, 能農產品零板機脈膊, 在那之上水戰車在那暖氣裝置是受約束的 triac 達成規則的落實水溫度。 除此之外，聰明的控制器包括硬體監視者線路, 過失發現線路, 數傳展覽線路, 和力量補給。 在圖 2 顯示的聰明的模糊控制器硬體區段圖表. 主要的模糊控制器、包括設定初值、管理和鍵盤組件的控制和展覽組件那呼叫。 主要部份程序是軟體: 那使用微控制器定時器到, n 軟體計數生產一個抽取樣品時期, 那周期那計畫是轉移到那控制組件, 歌曲 A/ D 轉變, 數傳過濾和轉變組件刻度那回應信號被水溫度, 根據到變化偏離和偏離率那控制體積, 輸出脈膊信號控制零板機。 開始、停止和使用那給予的價值外部的中斷經由鍵盤，有鑰匙輸入中斷服務常式是呼叫當那貝殼。 在圖 3 顯示的計畫流程圖. 3 模糊控制運演算法則為系統的物體水溫度是一大的延遲與不活潑的系統, 使用正確的數學模型基於傳統的控制技術曲線難以確定那暖氣需求。 為這目的,ghd piastra, 模糊控制運演算法則到那規則從最佳化運演算法則。 被分析表達控制描述的運演算法則的基本原則規則, 它很簡單和方便、容易到柄。 二維的控制規則最佳化給分析的表達運演算法則能是概述: U=- [dE+(1-0 【) C】(1)哪裡: E 、 C, U 完成的數量和模糊當做模糊變數, 那對應的是在那之上領域錯誤, 錯誤變化率和控制體積。 一為調整因素。 控制行動仰賴錯誤和錯誤變化率, 調整那大小Ⅸ, 你能變化錯誤和不同人的錯誤變化重量程度價值是確定的, 在那全部控製程序不再改變。 但是在真正的系統, 不同的州的系統, 控制錯誤 E c 的規則 4 和那重量錯誤的程度有不同的需求。 拿善行控製表現, 需要 o 【價值可調整在那控製程序,MBT обувь, 控制規則能是修正在那控製程序在線。 最佳的設計方法為 0 【在線訂正, 那控制在圖 4 被顯示的系統的原則. 4 模擬的系統的表現分析奔跑, 第一系統工作在保護線路上的鍵盤 Boyi Zhi Bu 機器;Shiou 充滿感情的與打破系統 B × 的牆壁溫度 + 有計劃的對第一圖 2 部份感到羞愧的的比率水溫度模糊控制器硬體區段圖表那植物 - ] E 工廠 -] E 衣領 E 擔心那程序表現測量找 H A 模糊控制系統在圖 4 概要的溫度 44種工業的技術改革為方便的 , 指示器有到達那設計需求, 圖 5 是溫度那水戰車曲線。 它能從身材被見到, 曲線追蹤表現,belstaff bolsas ，定態和高度精密, 小的超越量.(見圖 5) 5結論水溫度控制和研究活動是更多共同的控制生產程序, 基於獨身者薄片模糊溫度控制系統,nike 高跟鞋, 與那相較傳統的控制系統多先進的, 正確的和罐子有效地減少操作員的工作強烈而且改善溫度的效率控制和質量, 在實現方面根據自動機械溫度控制, 儲蓄人力、物質的資源和能源。 水溫度控制系統在這一個文章中適用於高精密與大的慣性延遲控制物體, 計算機聰明的溫度控制技術達成那需要效果。 練習表演哪一這一個系統高精密,mbt laarzen, 小的超越量和強烈的反沖突，強健, 和設計一適當的和容易的到安裝, 容易的除錯, 等等。。
更多文章相關的對主題：

mbt schoenen 電動圖像男人

herve 在 Ye 中的水壩上走 toronto

mbt schoenen 在線 kopen 保護

㈧ 圖像檢索系統怎麼做，android

建立工程project，准備好NDK環境,opencv環境相信聰明的你一定能搞好。這里只講解對接到android所遇到的坑及跳出坑的方法，廢話少說，下面我們開始。

Native方法：

沒有-lGLESv1_CM就報collect2.exe: error: ld returned1 exit status，貌似是靜態連接錯誤

跨過這些坑後，就一片光明了，接下來的是android的事情了。基本沒遇到大坑了。

㈨ 圖像檢索有哪幾個重要環節

當前圖像檢索的熱點領域是基於內容的圖像檢索。其流程為：
1.檢索系統對圖像庫中的每一幅圖像進行特徵提取，構建一個特徵庫，每幅圖像對應特徵庫中的一個特徵矢量。

2.用戶上傳要檢索的一幅圖像（問詢圖像），系統也對其進行特徵提取，得到對應於該圖像的特徵矢量。
3.計算問詢圖像的特徵和特徵庫中的每幅圖像的特徵之間的相似性，按照相似性的大小對圖像庫中的圖像進行排序，越相似的圖像排名越靠前。
4.其中比較關鍵的技術是特徵提取技術和相似性度量（特徵匹配）技術。

網路上的圖像檢索方法
根據基於文本的圖像檢索和基於內容的圖像檢索的實現原理可以發現，一般圖像檢索系統提供給用戶的查詢方法主要包括下列幾種形式：
關鍵詞查找：關鍵詞查找輸入關鍵詞對查找圖像進行描述，大多數網路搜索引擎提供的是關鍵詞查找的方式檢索，例如，希望查找山水風景的圖片，可以輸入「山水畫」；又如希望查找關於貓的圖片，可以直接輸入「貓」。
瀏覽查找：瀏覽查找是指通過等級式類目組織的圖像檢索人口，圖像按照不同的主題進行歸類，用戶在查找自己希望的圖像時，通過點擊層層類目的鏈接，到達自己所希望的類目下的圖像。
特徵輸入查找：對圖像的特徵參數進行設置，如希望圖像中的色彩比例為「R：128 ； G：128； B：64」，或者是對圖像的明亮度在0～100%之間加以調節。
草圖查找：用戶親自動手繪制希望查找的圖像特徵，以用戶描繪的草圖為訓練樣本，查找與之相似的其它圖像。
示例查詢：包括系統隨機給出樣本和用戶提交樣本兩種，由系統隨機給出一組圖像訓練樣本時，讓用戶對這組圖像進行評價，選擇與自己的檢索需求相似的圖像，然後根據用戶選擇的圖像進行分析，檢出與之相似的其它圖像。另外，也可以由用戶提供一副圖像的地址信息，由圖像檢索系統即時抓取、即時分析。
歸納而言，圖像檢索的方法對應於圖像特徵的三個層次，也可以歸結為相應的三個層次：
簡單的可視化特徵層次：對圖像的簡單可視化特徵進行查詢，如顏色、紋理、形狀或者是圖像中元素的空間，這些特徵反應的一般是圖像本身客觀的一些屬性，因此，一般不需要任何外界知識的輔助。
中間的對象層次：對圖像的個體特徵進行查詢是介於簡單的可視化特徵查詢和高級的抽象語言特徵查詢的中間狀態，一般表現為對局部的特徵查詢，例如檢索圖像中的某個對象或者是某個人物等。這種查詢一般需要對識別和檢索的目標進行一定程度的邏輯推理，所以需要藉助外界知識的輔助。
高級抽象的特徵層次：對圖形的抽象屬性的查詢，包括檢索與某個事件或者是某個活動相關的圖像，例如查找反映某種情感色彩，或者是符合某種風格流派的圖像，這時需要對這些抽象的目標和場景所代表的意義進行分析，需要對其進行更高級的推理，同時這類特徵帶有較強的主觀色彩，因此，更需要外界知識的輔助。

㈩ 基於全局特徵的圖像檢索方法有哪些

近年來隨著計算機網路的全面普及，多媒體信息檢索發展很快。基於內容的圖像檢索根據圖像、圖像的內容語義以及上下文聯系進行查找，以圖像語義特徵為線索從圖像資料庫中檢出具有相似特性的其它圖像。因為圖像的規模一般要大於純粹的文本信息，因...