图片搜索技术的应用与实现

随着互联网时代的到来，图片作为互联网上传播的主要多媒体资源，每天产生的数量相当的大，面对这样一个现状，要快速的搜出需要的图片成为一个难题。图片搜索技术正是解决这一难题的关键技术，通过对图片的分析生成特征数据库，把对二维图像的搜索转变成对数据库的搜索这是这一问题的解决思路。本文主要从图片搜索技术的发展入手，介绍了基于文本的图片搜索技术与基于内容的图片搜索技术。第1章对两种图片搜索技术的实现原理与实现步骤做了简要的说明，并对两种搜索技术进行了优劣比较。第2章对图片搜索技术面临的难题做了分析，从相同物体和相似物体两个方面进行展开，阐述了有哪些技术层面的难题。第3章是利用均值哈希算法实现了图片搜索的过程。第4章分别列举了三种感知哈希算法，并进行了比较。第5章是对图形搜索技术的展望。

关键词　图片搜索 哈希算法 基于内容 

目录

摘要I

引言1

课题背景1

第1章 图片搜索技术的分类2

1.1基于文本的图片检索技术2

1.1.1提取图片中相关文本2

1.1.2相关文本的分析2

1.1.3建立图片索引3

1.1.4查询结果的返回3

1.2基于内容的图片检索技术3

1.3两种搜索方式的比较4

第2章 图片搜索技术面临的难题5

2.1 相同物体搜索面临的问题5

2.1.1 光照的变化5

2.1.2 尺寸的变化5

2.1.3 视角的变化6

2.1.4 有遮挡的情况6

2.2 相似物体搜索面临的问题7

第3章 图片搜索实现的过程8

3.1 图片预处理8

3.2 特征提取与分类8

3.2.1 均值哈希算法实现的原理8

3.2.2 均值哈希算法实现的步骤8

3.2.3 均值哈希算法代码9

3.3 相似度匹配10

第4章 基于感知哈希算法的相似图像检索技术比较12

4.1 基于低频的均值哈希算法12

4.2 改进版感知哈希算法12

4.2.1 pHash算法实现流程12

4.2.2 pHash算法改进代码13

4.3 差异值哈希算法15

第5章 图片搜索技术的展望16

参考文献17