基于内容和相关反馈的图像检索代码，可以检索图像

基于内容图像检索中相关反馈技术的回顾　由于相关反馈技术能有效地提高基于内容图像检索的性能,使它成为图像检索系统中不可少的一部分. 近年来相关反馈技术的研究正吸引着越来越多的关注,涌现出了许多算法. 在简要介绍了基于内容图像检索后,文 中讨论了相关反馈的交互过程和其中的重要环节,进一步分析了相关反馈中的学习问题及其特点,根据相关反馈 算法所采用的检索模型把算法分为基于距离度量的方法、基于概率框架的方法和基于机器学习的方法,并在这个 分类下对近年来有代表性的一些算法进行了分析和探讨,最后展望了相关

建立一个高效、准确的医学图像检索系统是目前具有挑战性的任务. 文中在简述基于内容的医学图像检索模型后,着重探讨和分析了检索模型中图像特征提取、特征选择与融合、相似度匹配、图像预过滤、相关反馈等核心技术和相关算法,以及一些最新的应用. 最后对基于内容的医学图像检索技术进行了展望.

[摘要] 医学图像在临床诊断与治疗中的应用日益广泛, 如何利用影像管理系统中大量的图像, 辅助医生进行分析 与诊断是一个非常重要的问题。传统的基于文本关键字的图像检索方法已不能满足对大型医学图像数据库检索的 需要, 将基于内容的图像检索方法(CBIR)引入到医学图像数据库中进行研究是一项非常有意义的工作。介绍了基 于内容的医学图像检索系统的构成, 重点讨论了其中的关键技术问题, 包括医学图像分割、特征提取、相似性检索 及匹配和相关反馈技术, 并分析了国内外的研究现状, 对未来发展趋势进行了展望。

特征提取是图像检索的关键步骤，针对仅基于一种特征只能表达图像的部分属性，并且在多分类问题中，对图像内容的描述比较片面，缺乏足够的分辨能力。在图像类别较多，并且图像变化较大的场合不能取得理想的检索效果。基于相关反馈检索机制，提出了一种由Adaboost算法集成颜色和纹理特征的相关反馈图像检索方法。实验结果表明，通过反馈机制的Adaboost算法集成组合特征进行图像检索，该方法有较好的检索性能。