基于内容的图像检索技术及其在信息检索系统中的应用

"图像表示及在检索系统中的应用 (2011年) - 康寅，杨文川 - 北京邮电大学信息与通信工程学院" 本文详细探讨了图像表示及其在信息检索系统中的应用，特别是在2011年的背景下，当时尽管互联网已广泛使用，但图像搜索系统的开发仍处于相对初级的阶段。传统的搜索引擎主要依赖于文本内容进行过滤和搜索，而图像搜索系统的缺乏使得处理视觉信息成为一项挑战。 文章指出，基于内容的图像检索（CBIR）是解决这一问题的关键技术。CBIR允许用户通过输入图像来搜索相似的图像或相关文本，它跨越了语言的界限，提供了更直观的搜索方式。然而，CBIR面临的主要难题是缺乏标准化的图像描述方法，因为图像的复杂性和丰富的信息含量使得理解和检索比文本更为困难。 为了克服这些挑战，作者提出了一个综合多种特征的图像信息表示方法。这种方法结合了标题、颜色、形状等多元信息，以更全面地描述图像内容。具体实现上，文章提到了以下几点： 1. 文本分析：利用文本信息辅助理解图像内容，例如从图像标题中提取关键信息，帮助建立图像与查询之间的关联。 2. 颜色特征提取：通过颜色直方图分析，提取图像的主要色彩分布，这有助于识别图像的主题和情感色彩。 3. 边缘检测：通过对图像边缘的检测，获取图像的轮廓信息，这对于识别形状和物体识别至关重要。 通过上述方法，文章展示了如何实现图像信息的展示和检索功能，这在当时的图像处理和搜索引擎技术中具有重要的实践意义。此外，文章的关键词包括“图像表示”、“颜色特征”和“边缘特征”，强调了这些技术在图像检索中的核心作用。 总结来说，这篇文章在2011年的背景下，为改善图像检索系统提供了一个多特征融合的解决方案，不仅涉及了技术层面的图像分析和检索策略，还讨论了实际应用的可能性，对于推动当时的信息检索技术发展具有积极的贡献。