图像低层特征提取与检索技术
Python技术实现图像特征提取与匹配的方法
Python技术实现图像特征提取与匹配的方法随着科技的不断进步，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
图像特征提取与匹配是图像处理中的重要环节之一，它能够通过识别图像中的关键特征点，进行图像的检索、识别和对比。
Python作为一门功能强大的编程语言，提供了各种库和工具，可以方便地实现图像特征提取与匹配的方法。
一、图像特征提取图像特征是指在图像中具有独特而稳定的可视化特性，例如边缘、角点、颜色分布等。
图像特征提取的目的就是从图像中找到这些独特的特征点，以便后续的处理和分析。
1. 边缘检测边缘是图像中不同区域之间的分界线，是图像中的显著特征。
Python的OpenCV库提供了Sobel算子、Canny算子等用于边缘检测的函数，可以方便地实现边缘检测的过程。
2. 角点检测角点是图像中具有明显曲率或者弯曲的地方，是图像中的显著特征。
OpenCV 中的Harris角点检测算法和Shi-Tomasi角点检测算法提供了在Python中实现角点检测的函数。
3. SIFT和SURF特征提取SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是两种经典的特征提取算法，它们可以提取图像中的局部特征，并具有旋转、尺度不变性。
Python中的OpenCV库提供了SIFT和SURF算法的实现，可以方便地提取图像的特征。
二、图像特征匹配图像特征匹配是将两幅或多幅图像中的特征点进行对齐和匹配。
通过图像特征匹配，可以实现图像的检索、识别和对比，是图像处理中的重要环节。
1. 特征点描述在进行图像特征匹配之前，需要对特征点进行描述。
描述子是一种对特征点进行数学表示的方法，可以用于特征点的匹配和对比。
OpenCV中的SIFT和SURF 算法可以提取特征点的描述子。
2. 特征点匹配特征点匹配是将两个图像中的对应特征点连接起来，实现图像的对齐和匹配。
OpenCV中提供了FLANN（最近邻搜索）库，可以高效地实现特征点的匹配。
同时，还可以使用RANSAC算法进行特征点匹配的筛选和优化。
cbir地原理和基础
cbir地原理和基础
CBIR，即基于内容的图像检索，是一种用于图像检索的技术。
它的原理和基础主要基于图像特征的提取和匹配。
具体来说，CBIR首先从待检索的图像中提取出各种特征，如颜色、纹理、形状和空间关系等。
然后，将这些特征与图像数据库中的特征进行比较，找出相似的特征，从而找出相似的图像。
为了实现这一过程，CBIR需要具备以下基础：
1.特征提取：这是CBIR中最关键的步骤。
好的特征能够有效地描述图
像的内容，提高检索的准确率。
常用的特征包括颜色、纹理、形状和空间关系等。
2.特征匹配：在提取出特征后，需要将这些特征与数据库中的特征进行
比较，找出相似的特征。
这一过程需要考虑到特征之间的相似性和距离度量。
3.相似度排序：在比较了特征之后，需要将相似的特征按照相似度进行
排序，以便用户能够快速找到他们需要的图像。
4.索引技术：为了加快检索速度，CBIR需要使用索引技术来对图像特
征进行索引。
常用的索引技术包括哈希索引、B树索引和倒排索引
等。
通过这些原理和基础，CBIR能够实现快速、准确的图像检索，为用户提供更好的检索体验。
基于特征抽取的图像检索方法与实例分析
基于特征抽取的图像检索方法与实例分析随着数字图像的广泛应用和存储技术的快速发展，图像检索成为了一个重要的研究领域。
图像检索的目标是根据用户的查询需求，从大规模的图像数据库中快速准确地检索出相关的图像。
基于特征抽取的图像检索方法通过提取图像的特征信息，将图像转化为一组数值特征，从而实现对图像的高效检索。
本文将介绍基于特征抽取的图像检索方法，并通过实例分析来说明其应用。
一、基于特征抽取的图像检索方法1. 特征提取特征提取是基于特征抽取的图像检索方法的核心步骤。
常用的特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
颜色特征可以通过提取图像的颜色直方图或颜色矩来表示；纹理特征可以通过提取图像的纹理统计信息（如灰度共生矩阵）来表示；形状特征可以通过提取图像的边缘信息或轮廓信息来表示。
特征提取的目标是将图像转化为一组数值特征，以便进行后续的相似度计算。
2. 相似度计算相似度计算是基于特征抽取的图像检索方法的关键步骤。
在特征提取之后，需要计算查询图像与数据库中每个图像之间的相似度。
常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度和相关系数等。
相似度计算的目标是确定查询图像与数据库中图像的相似程度，从而确定检索结果的排序。
3. 检索结果排序检索结果排序是基于特征抽取的图像检索方法的最后一步。
在相似度计算之后，需要根据相似度的大小对检索结果进行排序，以便用户能够快速准确地找到所需的图像。
常用的排序方法包括基于相似度的升序排序和基于相似度的降序排序。
检索结果排序的目标是将与查询图像最相似的图像排在前面，提高检索效率。
二、实例分析为了更好地理解基于特征抽取的图像检索方法的应用，下面将通过一个实例进行分析。
假设我们有一个包含1000张猫和狗的图像数据库，并且我们希望根据用户的查询，从数据库中检索出与查询图像最相似的图像。
首先，我们通过颜色特征提取方法提取图像的颜色直方图。
查询图像是一张黄色猫的图片，我们可以通过计算查询图像的颜色直方图与数据库中每个图像的颜色直方图之间的欧氏距离，来计算它们之间的相似度。
掌握图像处理中的特征提取与匹配方法
掌握图像处理中的特征提取与匹配方法引言图像处理是计算机视觉中的重要领域之一，它涵盖了从采集到处理再到分析整个图像处理流程。
特征提取和匹配是图像处理中的重要环节，它们有助于图像分类、图像识别、目标跟踪等应用场景中的实现。
本文将介绍图像处理中的特征提取与匹配方法。
一、特征提取特征提取是指从图像中提取一些基本特征的过程，这些特征能够描述或表示图像中的某些重要属性。
一般来说，特征提取要求提取出的特征应具有以下特点：可重复性、可靠性、特异性、鲁棒性、计算效率等。
在实际应用中，常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG、LBP等。
1. SIFT尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform，SIFT）是一种常用的特征提取算法。
它通过在各个尺度上检测图像的关键点，然后对每个关键点周围的像素进行梯度计算，再把梯度信息转换为特征向量，最终得到具有尺度不变性的特征描述子，用于匹配和分类。
SIFT算法具有较好的鲁棒性和旋转不变性，在目标跟踪、图像检索等领域具有广泛的应用。
2. SURF加速稳健特征（Speeded Up Robust Features，SURF）是一种基于尺度空间的特征提取算法。
它采用了快速哈尔小波变换来加速特征计算，并引入了Hessian矩阵来描述图像的局部特征，加强了图像的鲁棒性和抗干扰性。
SURF算法与SIFT算法相比，具有更快的计算速度和更好的抗噪性，适合于大规模图像数据的特征提取。
3. HOG方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）是一种基于图像梯度方向和强度的特征描述方法。
HOG算法通过计算图像中每个像素点的梯度幅值和梯度方向，并将其汇总为几个方向的直方图，最终得到具有方向和梯度信息的特征向量。
HOG算法具有较好的抗变形和旋转不变性，适合于人体检测、模式识别等领域。
4. LBP局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种基于纹理分析的特征提取算法。
简析图像检索系统中的CBIR技术
［ 关键 词］ 数 字 图 书馆 ； 图像 检 索 ； ＢＲ；ＢＲ Ｃ Ｉ Ｔ Ｉ
Ａｎ ｌ ｓｓ ｏ ａ ｙ ｉ ｎ ＣＢＩ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｉｓ ｉ ｍ ａ ｅ Ｒｅ ｒｅ ａ ｙ ｔ ｍ Ｒ ｃ ｎ ｌ ｇ ｅ ｎ Ｉ ｇ ｔ ｉ ｖ ｌＳ ｓｅ
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｇｔ ｌ ｉ ｒ ｒ ，ｉ ｇ ｅｒ ｖ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ： ｉｉ ｂ ａ ａ ｌ ｙ ｍａ ｅ ｒ ｔｉ ａ ，ＣＢ Ｒ ，Ｔ Ｉ ｅ Ｉ ＢＲ
１ 引 言
的查 询结 果 。
近年来 ， 随着计算 机技术 、 网络技术 和数 字化技 术 的发 展， 以声音 、 图像 、 频等为主要信息资源 的数字 图书馆 因其 视 直观形象 的多媒 体信 息 备受 人们 的青 睐 ， 发展 趋势 越 来越 快 。如何对 图像 、 视频 、 频和其 他多媒 体信 息资 源进 行加 音 工、 整序并 提供 检索服务 ， 提高 馆藏多 媒体信 息资 源 的加工 和处 理 水 平 成 为 研 究 热 点 。
Ｃｈ ｎＪａ ｘｏ ｇＺ ａ ｇＢｅ ｅ ｉｎ ｉｎ ｈ ｎ ｉ （ ｈｎｙ Ｌｂａ ｆ ｉｅ Ｕ ｉｅｓｙ Ｘ ａ ｎ Ｆｊ ｎ ３ １ ２ ） Ｃ ｅｇｉ ｉｒｒ ｏ ｍ ｉ ｎｖｒｔ， ｉ ｙ Ｊ ｉ ｍｅ ， ｕ ａ ， ６０ １ ｉ
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图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法
图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法[ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情 ]常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。
一颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。
一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。
由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。
另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。
颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。
（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。
其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。
最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。
颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。
（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。
颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。
然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。
在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。
此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（m ean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。
图像处理中的特征提取与分类算法
图像处理中的特征提取与分类算法图像处理是指通过计算机技术对图像进行分析、处理和识别，是一种辅助人类视觉系统的数字化技术。
在图像处理中，特征提取与分类算法是非常重要的一个环节，它能够从图像中提取出不同的特征，并对这些特征进行分类，从而实现图像的自动化处理和识别。
本文将对图像处理中的特征提取与分类算法进行详细介绍，主要包括特征提取的方法、特征分类的算法、以及在图像处理中的应用。
一、特征提取的方法1.1颜色特征提取颜色是图像中最直观的特征之一，它能够有效地描述图像的内容。
颜色特征提取是通过对图像中的像素点进行颜色分析，从而得到图像的颜色分布信息。
常用的颜色特征提取方法有直方图统计法、颜色矩法和颜色空间转换法等。
直方图统计法是通过统计图像中每种颜色的像素点数量，从而得到图像的颜色直方图。
颜色矩法则是通过对图像的颜色分布进行矩运算，从而得到图像的颜色特征。
颜色空间转换法是将图像从RGB颜色空间转换到其他颜色空间，比如HSV颜色空间，从而得到图像的颜色特征。
1.2纹理特征提取纹理是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中不同区域的物体表面特性。
纹理特征提取是通过对图像中的像素点进行纹理分析，从而得到图像的纹理信息。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法、小波变换法和局部二值模式法等。
灰度共生矩阵法是通过统计图像中不同像素点的灰度级别分布，从而得到图像的灰度共生矩阵，进而得到图像的纹理特征。
小波变换法是通过对图像进行小波变换，从而得到图像的频域信息，进而得到图像的纹理特征。
局部二值模式法是采用局部像素间差异信息作为纹理特征，从而得到图像的纹理特征。
1.3形状特征提取形状是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中物体的外形和结构。
形状特征提取是通过对图像中的像素点进行形状分析，从而得到图像的形状信息。
常用的形状特征提取方法有轮廓分析法、边缘检测法和骨架提取法等。
轮廓分析法是通过对图像中物体的外轮廓进行分析，从而得到图像的形状特征。
图像处理中的特征提取和匹配算法
图像处理中的特征提取和匹配算法图像处理在日益热门的人工智能技术中扮演着一种重要的角色。
在图像处理中，特征提取和匹配算法是两个至关重要的步骤。
特征提取是通过分析图像的局部特点来创建描述图像内容的向量，而匹配是将不同图像的特征或特征向量进行比较，以确定它们是否相似。
本文将介绍几种常用的特征提取和匹配算法。
一、特征提取算法1.尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种特征提取算法，它能够从不同的尺度和方向上提取图像的局部特征。
这种算法在检索和匹配图像中特别有用。
SIFT算法的基本思想是通过高斯差分算子得到一组尺度空间图像，通过高斯图像之间的差异来确定关键点，然后计算每个关键点的局部梯度的幅值和方向，最后形成一个基于梯度方向的特征描述符。
2.速度增强型稀疏编码（SLEEC）SLEEC是一种新型的高效特征提取算法。
与其他算法不同的是，SLEEC只需扫描一次训练数据即可获得最具代表性的特征。
该算法通过运用具有多个分辨率的降采样、随机稀疏和加速度分析三种技术提取特征，从而实现了比其他算法更高的准确性和速度。
二、特征匹配算法1.暴力匹配算法暴力匹配算法是一种基本的匹配算法，它实现了图像特征之间的精确匹配。
该算法通过比较两个图像之间的每个可能的匹配，来确定匹配的好坏。
虽然该算法的准确性很高，但是它非常耗时，因此只适用于小图像匹配。
2.基于Flann树的匹配算法基于Flann树的匹配算法通过对特征向量进行一系列分割和聚类，以快速找到大量数据中的相似匹配。
该算法不仅适用于大规模数据集，而且具有高效和稳定性。
3.随机抽样一致性算法（RANSAC）随机抽样一致性算法是一种常见的特征匹配算法。
该算法通过随机采样一对点来确定匹配，在这个过程中，通过迭代重复采样和检测结果，不断提高匹配模型的准确度。
结论：在图像处理和计算机视觉中，特征提取和匹配是核心算法。
不同的特征提取和匹配算法适用于不同的应用场合。
在实际应用中，为了达到对图像的快速识别和匹配，我们需要根据具体的需求，选择合适的特征提取和匹配算法。
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图像低层特征提取与检索技术图书信息书名: 图像低层特征提取与检索技术作者：孙君顶，赵珊出版社：电子工业出版社出版时间：2009-7-1ISBN: 9787121089336开本：16开定价: 39.00元内容简介本书对基于内容的图像检索技术（CBIR）的基本原理、典型方法和研究进展进行了比较详细的介绍和讨论，并融入了作者多年宋的相关研究成果。
本书层次分明，内容翔实，理论分析与算法实践相结合，力求实用。
本书共7章：第1章介绍CBIR的体系结构、发展历程及发展趋势；第2章介绍CBIR所涉及的关键技术；第3～5章详细讨论了常用图像低层特征(颜色、形状、纹理)的提取与描述算法；第6～7章论述基于压缩域的图像检索技术及高维索引技术。
书中各章共列出了400多篇有代表性的参考文献，附在各章的末尾，供读者参考。
本书可作为高等院校计算机科学、信号和信息处理、图书情报等专业的研究生或高年级本科生的专业基础课辅助教材，也可供广大从事模式识别、多媒体分析、信息检索等研究、应用和开发领域的科技工作者和高等院校师生参考。
图书目录第1章绪论1.1图像检索技术发展历程1.1.1 基于文本的图像检索1.1.2 基于内容的图像检索技术1.2基于内容图像检索技术研究内容1.2.1 特征提取及匹配1.2.2 索引机制1.2.3 用户接口1.3国内外研究状况1.3.1 国内外研究现状1.3.2 国内外研究热点1.4 CBIR技术应用1.5经典CBIR系统介绍1.5.1 QBIC：1.5.2 Virage1.5.3 Photobook1.5.4VisualSEEK和WebSEEK1.5.5 Blobworld1.5.6 Netra1.5.7 MARS1.5.8SIMPLIcity1.5.9 其他系统1.6 本书内容安排参考文献第2章基于内容图像检索关键技术2.1CBIR的基本检索原理2.2 图像内容及检索层次2.2.1 图像内容2.2.2 图像检索层次2.3常用的低层视觉特征描述方法2.3.1 颜色特征2.3.2 纹理特征2.3.3 形状特征2.3.4MPEG－7中的图像特征描述符2.4 特征匹配技术2.4.1 计量定理2.4.2 常用的匹配算法2.4.3精确查询与近似查询2.5 性能评价准则2.5.1 精确度和检索率2.5.2 命中准确率2.5.3 排序值评测法2.5.4ANMRR2.5.5 前N个结果的正确率与检索率参考文献第3章基于颜色特征的图像检索3.1 引言3.2颜色空间3.2.1 颜色基础3.2.2 RGB颜色空间3.2.3 HSV颜色空间3.2.4CIELab和CIELuv颜色空间3.2.5 YCrCb颜色空间3.3 颜色量化3.3.1 颜色量化的定义3.3.2常用的颜色量化方法3.4 全局颜色特征3.4.1 颜色直方图3.4.2 改进的颜色直方图方法3.4.3颜色不变量3.4.4 图像主色3.4.5 色调直方图3.4.6 颜色矢量角直方图3.4.7 颜色矩3.4.8颜色熵3.4.9 改进的颜色熵及颜色矩3.5 空间颜色特征3.5.1 改进的颜色直方图法3.5.2颜色聚合向量3.5.3 颜色相关图3.5.4 局部颜色特征3.6 颜色空间分布熵3.6.1 环形颜色直方图3.6.2改进的环形颜色直方图3.6.3 空间分布熵3.6.4 加权颜色空间分布熵3.6.5 消除孤立分布小颜色块的影响3.7位平面熵3.7.1 位平面分解与位平面3.7.2 位平面熵3.8 位平面熵增强法3.8.1 改进的位平面熵3.8.2空间分布熵3.9 基于显著点的图像检索3.9.1 块逆概率差(BDIP)模型及BDIP图像的提取3.9.2显著点提取算法3.9.3 基于显著点的特征提取参考文献第4章基于形状特征的图像检索4.1 形状表达和描述4.2基于轮廓的描述方法4.2.1 链码4.2.2 傅里叶形状描述符4.2.3 曲率尺度空间描述符4.2.4 小波描述符4.3基于区域的描述方法4.3.1 几何不变矩4.3.2 Zemike矩4.3.3ART(AngularRadialTransformation) 4.3.4 通用傅里叶描述符4.4 简单几何参数描述符4.4.1基于轮廓的方法4.4.2 基于区域的方法4.5 基于状态矩阵描述方法4.5.1 状态矩阵定义4.5.2基于马尔可夫链形状特征提取4.5.3 基于状态相关图的特征提取方法4.6 基于平坦度及凹凸度的描述方法4.6.1平坦度及凹凸度定义4.6.2 形状特征量化4.7 基于信息熵的描述方法4.7.1 图像信息熵定义4.7.2图像的单元熵4.7.3 利用熵矩阵的特征值向量进行检索4.7.4 利用熵矩阵的不变矩进行检索4.7.5 算法特性4.8基于方向链码的描述方法4.8.1 基于链码的形状检索4.8.2 链码分布矢量(CCDV)4.8.3链码相关矢量(CCCV)4.8.4 链码空间分布熵(CCSDE)4.8.5 链码相关熵(CCRE)4.8.6 综合特征描述4.9基于角点的描述方法4.9.1 轮廓角点提取4.9.2 基于内角的轮廓角点检测4.9.3 基于链码局部直方图的角点检测4.9.4基于CSS的角点检测4.9.5 改进的多尺度角点检测方法4.9.6 角点检测算法比较4.9.7 距离直方图4.9.8相对位置分布4.9.9 相关单元熵4.10 基于矩的轮廓描述方法4.10.1 轮廓矩4.10.2Chen不变矩4.10.3 边界序列矩4.10.4 极半径不变矩4.10.5 组合矩参考文献第5章基于纹理特征的图像检索5.1 图像的纹理描述5.1.1 纹理及纹理特征的定义5.1.2 常用的纹理分析方法5.1.3纹理的分类5.1.4 纹理研究及应用领域5.1.5 纹理描述存在的问题5.2 统计法纹理分析5.2.1直方图的矩5.2.2 二维灰度直方图5.2.3 灰度共生矩阵5.2.4 灰度.梯度共生矩阵5.2.5 纹理谱5.2.6LBP算法5.2.7 Laws纹理能量5.2.8 数学形态学分析法5.2.9 自相关函数法5.2.10Tamura纹理特征5.2.11 灰度游程长度法5.3 结构法纹理分析5.3.1 结构法基本知识5.3.2纹理镶嵌5.3.3 Voronoi多边形方法5.3.4 其他方法5.4 频谱法纹理分析5.4.1 傅里叶变换法5.4.2贝塞尔.傅里叶变换法5.4.3 小波变换法5.4.4 Gabor变换法5.5 模型法纹理分析5.5.1马尔可夫随机场模型法5.5.2 Gibbs随机场模型法5.5.3 自回归模型5.5.4 多尺度自回归模型5.5.5基于分形模型5.5.6 Wold模型法5.6 纹理基元共生矩阵5.6.1 方块编码算法5.6.2纹理基元的提取5.6.3 纹理基元共生矩阵参考文献第6章基于压缩域的图像检索6.1 概述6.1.1图像压缩技术6.1.2 静态图像压缩标准6.1.3 压缩域图像检索原理6.1.4 压缩域图像检索的研究内容6.1.5压缩域图像检索的研究方法6.2 空间压缩域6.2.1 基于矢量量化6.2.2 分形编码6.2.3 预测编码6.3变换压缩域6.3.1 基于DFT变换域6.3.2 基于DCT压缩域6.3.3 基于小波压缩域6.3.4基于K.L变换域6.4 空间域和变换域的融合检索6.5 DCT压缩域内的纹理特征6.5.1 复杂度的定义6.5.2复杂度直方图6.6 DCT压缩域内的形状特征6.6.1 理想边缘模型DCT。
块的分类6.6.2空间边缘分布特征的提取参考文献第7章高维索引技术7.1 高维索引技术7.2 高维索引技术发展趋势7.2.1向量近似方法7.2.2 近似检索方法7.2.3 并行索引方法7.3 向量空间中的高维特性7.4 维数灾难现象7.4.1查询代价模型7.4.2 维数灾难现象的产生7.5 基于矢量量化的向量近似方法7.5.1 矢量量化7.5.2基于矢量量化技术的索引结构(CuiJ.T.etal2007，崔江涛2005)7.5.3码书长度分析与乘积码书法7.5.4.近邻搜索算法7.5.5 实验分析7.6 二次式距离上基于SVD的高维索引方法7.6.1奇异值分解7.6.2 索引结构7.6.3 近邻搜索算法7.7 多分辨率高维索引方法7.7.1 基本原理7.7.2索引结构7.7.3 近邻搜索算法7.8 向量近似方法在相关反馈技术中的应用7.8.1 二次式距离方法7.8.2核函数方法7.8.3 改进的近邻搜索算法7.9 高维索引技术评价准则参考文献附录A 基于轮廓的图像检索系统A.1系统框架A.2 图像数据管理A.3 系统实现附录B 系统中本文算法实现代码B.1 基于MCP的角点检测算法B.2组合矩算法。