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CBIR+SIFT算子内容的商品图像检索(2)

时间:2020-11-17 09:16来源:毕业论文
11 4.2 可行性分析 12 4.3 总体结构 13 4.3.1 程序流程图 13 4.3.2 系统结构图 14 4.3.3 结构简介 14 4.4 功能简介 14 4.3.1 系统基本功能 14 4.3.2 系统功能分类 14 4.3.3 功

11

4.2  可行性分析 12

4.3  总体结构 13

4.3.1 程序流程图 13

4.3.2 系统结构图 14

4.3.3 结构简介 14

4.4  功能简介 14

4.3.1 系统基本功能 14

4.3.2 系统功能分类 14

4.3.3 功能模块的分析 15

5  系统详细设计 15

5.1  程序运行界面 15

5.1.1  程序运行主界面 15

5.1.2  源图片选择界面 17

5.1.3  检索路径选择界面 18

5.1.4  图片处理运行界面 19

5.1.5  检索结果显示界面 20

5.2  程序模块具体设计 20

5.2.1  检索引导模块 20

5.2.2  特征提取模块 20

5.2.3  相似度计算模块 21

5.2.4  结果处理与显示模块 21

5.3  核心技术及代码实现 21

5.3.1  HSV颜色空间 21

5.3.2  颜色直方图 22

5.3.3  累计直方图 23

5.3.4  颜色矩 24

5.3.5  形状不变矩 25

5.3.6  SIFT算法 26

结  论 34

致  谢 35

参考文献 36

 1  引言

1.1  研究目的

随着信息时代的快速发展,人们的日常生活习惯和生活方式也在随之改变,比如现在交换名片,不一定是通过纸质的名片,现在有了二维码,我们只要扫描一下,或者通过NFC进行近场通信就可以得到对方的信息,正是信息的膨胀,对大规模的图像数据进行组织、管理和检索就成了现在比较热门的话题。不难看出,我们的原本的生活方式也随着电子商务的发展而改变着,大家都很喜欢在线购物,但是在线购物的时候,怎样才能根据你喜爱的物品的图片信息更好的在网络上购买到呢?

本课题研究是为了能够实现一种基于内容的商品图像检索的方法,更加高效的对商品图片进行搜索。

1.2  研究背景

最近几年来,基于内容的图像检索技术有了很明显的进步,也有很多的类似的产品的出现,比如Google或者百度的以图搜图的搜索方式,而目前学术研究的主要方面有4个:低层图像处理,高维特征索引,用户交互式学习和相似性度量方法。

目前做为图像检索的特征来进行检索的用的比较多都是一些比较低层的特征,例如说是颜色特征,纹理特征,或者说其他的一些比较简单的特征,像是形状特征或方位关系特征等,正是由于这些特征的计算相对来说都是很简单的,而且其性能具有比较稳定的特点,尽管上述简单的特征具有很多的优越性,但是不可避免的局限性还是存在的,所以,最近的研究方向已经有所转变,基于区域,图像表示等方面的研究渐渐的增加,以及使用用户反馈等方法来进行索引。 CBIR+SIFT算子内容的商品图像检索(2):http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_64942.html

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