Content Based Image Retrieval

随着多媒体、网络技术的迅速发展，图像信息的应用日益广泛，对规模越来越大的图像数据库、可视信息进行有效的管理成为迫切需要解决的问题，灵活、高效、准确的图像检索策略是解决这一问题的关键技术之一。因此，基于内容的图像检索已成为国内外学者研究的主要热点问题，并取得了不少的成果。 本文主要对当今热门的基于内容的图像检索技术进行了研究，重点对它的算法进行研究。在半年的时间里，通过查阅很多相关的资料，并认真学习了基于内容的图像检索的基本理论，特别是深入研究了颜色直方图理论和累加直方图算法，最后在MATLA

基于点的matlab图像配准.提出一种基于小波系数的特征索引算法，实现了图像特征点对的快速搜索和两幅图像之间的匹配-Based on the point of matlab Image Registration. Presents a feature based on wavelet coefficients indexing algorithm to realize the image feature points on the fast search and matching between

大规模图像检索的代码，matlab与c++混合编程。总结了目前图像检索领域目前主要存在的方法。通过阅读该代码，可以对于经典的“词袋”模型（bow模型）有个具体的了解，但是该代码没有提供前序的特征提取，是直接从对提取好的特征向量聚类开始的，包括了k-means，分层k-means（HKM）聚类，倒排文件的建立和索引等，该代码还提供了局部敏感哈希（LSH）方法。最后，这份代码是下面这篇论文的作者提供的， Indexing in Large Scale Image Collections: Sc