导读:本文包含了基于内容图像检索论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:特征,图像,卷积,反馈,医学,阈值,内容。
基于内容图像检索论文文献综述写法
吴颖,李璇,金彪,金榕榕[1]（2019）在《隐私保护的图像内容检索技术研究综述》一文中研究指出随着智能设备与社交媒体的广泛普及,图片数据的数量急剧增长,数据拥有者将本地数据外包至云平台,在云服务器上实现数据的存储、分享和检索。然而,图像数据含有大量有关用户的敏感信息,外部攻击者和不完全可信的云服务器都试图获取原始图像的内容,窥探用户隐私,造成严重的隐私泄露风险。回顾了近年来隐私保护需求下图像内容检索技术的研究进展,总结了应用于该技术的图像加密算法,包括同态加密、随机化加密和比较加密,围绕这3种密码技术,详细分析和比较了典型的解决方案,并介绍了索引构造的改进策略。最后,总结和展望了未来的研究趋势。(本文来源于《网络与信息安全学报》期刊2019年04期）
高硕[2]（2019）在《基于内容的图像检索系统研究与实现》一文中研究指出互联网技术的普及和应用使社交网络及大数据技术等得到显着发展,大量数字图像信息由此产出。如何从当前海量的图像多媒体库快速、准确地匹配查找出用户所需的图像资源信息,成为了图像检索领域极具挑战性的研究性课题。针对传统的文字标注检索,本文利用图像的视觉特性,进行了基于内容的图像检索研究,来实现“以图搜图”。主要以叶片和鲜花图像为研究对象,研究了基于内容的图像检索技术的关键技术,包括颜色空间、底层特征描述、图像相似度度量、检索性能的评价标准和反馈技术。其中底层特征描述包括颜色、纹理和形状特征;图像相似度度量包括欧式(Euclidean)距离、二次式距离和相交法;检索性能的评价标准包括查全率、查准率和检索时间;反馈技术包括特征权重和机器学习。在底层特征描述的基础的深入研究上,在颜色特征上采用颜色直方图、颜色矩和累加直方图,纹理特征上采用灰度共生矩阵,在形状特征上提出了一种采用二值化分割后,进行Hu不变矩变换的方法。针对单一特征检索存在的弊端,本文提出了一种综合特征(颜色和形状)的检索方法,并加入相关反馈技术提高系统的检索性能。在前面算法研究的基础上,成功开发一套图像检索系统,并借助于相应的实验来对相应特征的检索效果加以验证,证明该系统使用简单、有效,实现了多种特征检索和带相关反馈的综合特征检索。图21幅;表5个;参50篇。(本文来源于《华北理工大学》期刊2019-06-18）
伍代民,陶斯超,严佩敏,朱秋煜[3]（2019）在《基于内容的仪器仪表图像检索系统》一文中研究指出随着互联网数据的快速增长,基于内容的图像检索系统迅速成为计算机视觉的热点领域,在各行业都起着非常大的实际作用。利用基于图像内容检索相比传统的文本检索更加直观快捷的特点,并且结合设备维保领域的仪器设备检索的实际需求,提出了基于多特征融合和分级检索的图像检索思路,搭建了可用的服务系统,帮助维保工作人员提高工作效率。首先采用了MobileNet-SSD神经网络,训练主体检测模型,对输入图片的主体部分进行裁剪,消除主体以外的其他部分对主体特征提取的影响;然后,通过提取主体图像的最底层颜色特征,形状特征和纹理特征,获得初步筛选结果作为第二级检索的数据集。最后针对发生了旋转或平移的图片,在研究SIFT算法的基础上,利用全仿射变换的算法ASIFT算法进行初步筛选集进行更精确的筛选。实验表明,本算法可以有效地提高图像检索结果的准确率与速度。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年11期）
胡胜达[4]（2019）在《基于内容的图像检索技术研究》一文中研究指出随着多媒体技术的发展,人们越来越热衷于用图像去记录生活中的信息,图像的规模也日益增大。因此,如何行之有效地对这些海量的图像资源进行检索一直以来是研究者们十分关注的问题。过去的几十年图像检索技术发展迅猛,越来越多的图像检索方法不断地被提出和改良。从基于文本的图像检索技术到基于内容的图像检索技术,人们摆脱了繁杂的手工图像标注,用有效的图像特征来表达图像的内容以实现对特定图像的检索;从基于传统的手工特征设计到基于学习的图像特征提取方法,人们对图像的特征理解从低层次的颜色、纹理和形状转变到能够代表图像语义内容的高层次特征;从用连续的图像特征向量到离散的特征向量,人们将哈希技术与深度学习相结合,从图像中获取了能够充分表示图像语义内容的哈希编码,极大地加快了图像检索的速度。本文系统而全面地研究了基于内容的图像检索技术的核心内容,并围绕基于深度哈希的图像检索技术进行了重点的论述。本文首先介绍了基于内容的图像检索技术的基本概念和国内外的研究现状,并对其中的关键技术进行了深入的分析。接着对基于深度哈希的图像检索技术的基本原理进行了探讨,提出了基于多信息流网络模型的图像检索方法和基于混合池化网络模型的图像检索方法,并在公开数据集MNIST、CIFRA-10和NUS-WIDE上进行了相关实验,实验结果证明了本文方法的有效性。最后,本文对所做的研究进行了总结并对未来的研究重点进行了展望。(本文来源于《北方工业大学》期刊2019-05-06）
董晨[5]（2019）在《基于内容的图像检索系统相关技术探究》一文中研究指出论文对当前的基于内容的图像检索相关技术进行研究,主要分析了图像本身的颜色特征、纹理特征和形状特征,同时对每种特征进行了简单的描述和区分,结论得出,基于内容的图像检索是图像检索技术未来发展的必然趋势。(本文来源于《信息系统工程》期刊2019年04期）
袁源[6]（2019）在《基于图像内容的信息检索》一文中研究指出基于单纯图像内容的基本图像搜索引擎是使用一个图像来搜索其他相似的图像。图像搜索引擎可以正确地检索给定的查询图像相似的图像,进一步证明了使用图像特征提取信息的重要性。(本文来源于《山西电子技术》期刊2019年02期）
杨迪[7]（2019）在《基于图像内容的视频检索系统研究与实现》一文中研究指出近年来,随着科学技术的不断发展,大量数据信息呈现爆炸式的增长,视频信息检索也成为了与日俱增的研究热点。对于视频检索技术而言,传统的视频检索技术已经难以满足人们的需求,基于内容的视频检索便应用而生。在基于内容的视频检索中,应用了多项技术,如镜头边界检测、关键帧提取、特征提取、相关反馈等。本课题主要对基于内容的视频检索的相关技术进行了研究。对镜头边界检测与关键帧提取的基本方法进行了研究,然后提出改进的镜头边界检测方法:一种基于双树复小波并结合自适应双阈值的镜头边界检测算法,即采用双树复小波作为特征计算帧间差,使用自适应双阈值对其进行判断,对所得到的镜头边界进行复检,对其结果与传统方式进行实验对比,该方法可以得到较好的效果,对各个类型的视频有一定的适应性。提取关键帧时采用聚类法。在提取特征时,选用了颜色、纹理等特征。在实验系统中引入相关反馈算法,用户可以对检索结果进行反馈,使检索结果逐步满足用户的需求。在上述算法研究基础之上,设计了基于图像内容的视频检索系统框架,实现了系统各个组成模块的功能。对实验系统进行了测试及分析,该系统可实现对视频或图片的检索功能,且对于道路监控有着较好的效果。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-04-08）
田浩男[8]（2019）在《医学灰度图像特征提取及内容检索研究》一文中研究指出医学成像技术在医学领域中发挥着至关重要的作用,因为它不仅为临床分析和医疗防治提供了有关身体内部器官的重要信息,而且能辅助医生诊断和治疗各种疾病。如今,医学成像数据正以爆发式的速度增加,形成巨大的医学图像数据库,从如此庞大的数据库中检索到类似的医学图像是非常困难的任务。本文基于图像特征提取,特征量化和相似度量完成医学图像内容检索。图像特征是对图像内容的抽象表达,不同的图像特征提取方法对图像的描述侧重点不一样,尤其是像医学图像这样针对性强的图像更需要表达性强的特征来描述,通过融合多种底层特征可以加大对图像的表征能力。医学图像特征提取作为图像内容检索的基础,提取具有较强表达能力且良好抗噪声能力的视觉特征直接影响后续图像检索的准确性。为了获得有效的图像特征描述符,本文针对眼底血管造影图像提出了改进的几何角点特征和LBP纹理融合特征算法。同时,结合深度学习思想,对图像多特征向量进行更深层次的量化,使图像特征进一步抽象化,不仅弥补单一特征描述的片面性,还提高了特征描述符的鲁棒性。本文根据提取到的医学图像特征,在讨论和分析了基于内容的医学图像检索相关重要技术研究现状的基础上,对图像多特征提取、特征融合、相似度度量和反馈检索进行了较为全面的研究,基于医学眼底图像和医学X射线图像两种图像提出不同的特征提取方法。总的来说,本文主要工作内容如下:(1)调研医学图像特征提取技术国内和国外的发展现状,同时对图像数据预处理以及图像特征提取和图像内容检索的相关技术做了一个完整的归纳。(2)在现有的角点特征提取算法基础上改进,实现了融合角点特征和纹理特征的眼底图像检索。(3)为提高图像检索的高级语义信息,提出一种调整医学眼底造影图像特征权重的检索反馈方法。(4)针对X射线医学图像,组合SURF和灰度共生矩阵特征,采用线性编码方式实现特征更高一级的量化。在图像检索过程中,本文使用视觉池袋模型BOF对特征聚类,并优化特征匹配中的误匹配以提高检索效率。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-21）
周文博,王思贤,刘帅[9]（2019）在《基于图像索引内容结合数据库检索方式的应用与实现》一文中研究指出本文介绍了以往的图像处理技术和现在的发展以及应用的情况;同时介绍了图像数据库的应用原理;以及现在技术中比较常见的图像数据库的数据结构,通过两者进行相应的结合,来介绍基于内容的图像索引系统,可以更为直观的理解图像索引系统。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2019年02期）
崔少国,熊舒羽,刘畅,陈默语[10]（2018）在《基于内容的医学图像检索方法综述》一文中研究指出随着医学影像设备产生的数字图像日益增加,如何从大规模海量医学图像中有效检索出相关图像成为当前图像处理与分析领域研究的热点。为了给相关研究者提供有益参考,有必要对近年来医学图像检索领域提出的方法进行全面的综述。通过查阅国内外相关研究资料,发现医学图像检索的研究点主要包括特征提取和特征匹配2个方面。在特征提取方面,主要概述了传统特征提取方法和新近提出的基于深度学习的特征表示方法;而对于特征匹配方面,则通过对词汇树、哈希等方法的概述进行介绍。最后提出,特征的高效表示法和检索的实时性是医学图像检索领域未来研究的主要趋势。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2018年12期）
基于内容图像检索论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
互联网技术的普及和应用使社交网络及大数据技术等得到显着发展,大量数字图像信息由此产出。如何从当前海量的图像多媒体库快速、准确地匹配查找出用户所需的图像资源信息,成为了图像检索领域极具挑战性的研究性课题。针对传统的文字标注检索,本文利用图像的视觉特性,进行了基于内容的图像检索研究,来实现“以图搜图”。主要以叶片和鲜花图像为研究对象,研究了基于内容的图像检索技术的关键技术,包括颜色空间、底层特征描述、图像相似度度量、检索性能的评价标准和反馈技术。其中底层特征描述包括颜色、纹理和形状特征;图像相似度度量包括欧式(Euclidean)距离、二次式距离和相交法;检索性能的评价标准包括查全率、查准率和检索时间;反馈技术包括特征权重和机器学习。在底层特征描述的基础的深入研究上,在颜色特征上采用颜色直方图、颜色矩和累加直方图,纹理特征上采用灰度共生矩阵,在形状特征上提出了一种采用二值化分割后,进行Hu不变矩变换的方法。针对单一特征检索存在的弊端,本文提出了一种综合特征(颜色和形状)的检索方法,并加入相关反馈技术提高系统的检索性能。在前面算法研究的基础上,成功开发一套图像检索系统,并借助于相应的实验来对相应特征的检索效果加以验证,证明该系统使用简单、有效,实现了多种特征检索和带相关反馈的综合特征检索。图21幅;表5个;参50篇。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基于内容图像检索论文参考文献
[1].吴颖,李璇,金彪,金榕榕.隐私保护的图像内容检索技术研究综述[J].网络与信息安全学报.2019
[2].高硕.基于内容的图像检索系统研究与实现[D].华北理工大学.2019
[3].伍代民,陶斯超,严佩敏,朱秋煜.基于内容的仪器仪表图像检索系统[J].电子测量技术.2019
[4].胡胜达.基于内容的图像检索技术研究[D].北方工业大学.2019
[5].董晨.基于内容的图像检索系统相关技术探究[J].信息系统工程.2019
[6].袁源.基于图像内容的信息检索[J].山西电子技术.2019
[7].杨迪.基于图像内容的视频检索系统研究与实现[D].内蒙古大学.2019
[8].田浩男.医学灰度图像特征提取及内容检索研究[D].电子科技大学.2019
[9].周文博,王思贤,刘帅.基于图像索引内容结合数据库检索方式的应用与实现[J].数字技术与应用.2019
[10].崔少国,熊舒羽,刘畅,陈默语.基于内容的医学图像检索方法综述[J].重庆理工大学学报(自然科学).2018