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基于稀疏表示分类的图像检索方法，付海燕，赫然，传统的图像检索基于底层图像特征的相似性，采用K邻近法进行检索排序。由于语义鸿沟的存在，底层图像特征会影响检索结果的准确率��

基于区域语义的图像标注和检索，陈世亮，李战怀，合理的图像描述是图像检索的基础，现有的基于关键字标注的方法由于缺乏对图像语义和特征统一描述的能力，难以准确地建立关键字和

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基于序列图像的深度恢复研究,曾增烽,张秀雷,本文在深入分析了景物成像过程之后,提出了一种三维重构中深度恢复的算法。该算法首先通过数学建模来度量图像的清晰度,从而找出

基于颜色特征的数据提取，对大学生，这可能是我们的课题，当中最重要的是颜色直方图。

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当前经典的图像分类算法大多是基于RGB图像或灰度图像，并没有很好地利用物体或场景的深度信息，针对这个问题，提出了一种基于RGB-D融合特征的图像分类方法。首先，分别提取RGB图像denseSIFT局部

针对传统边缘检测对噪声较敏感且不能准确定位的不足，分析了图像边缘邻域像素之间的关系，提出了基于局部特征的图像边缘检测方法，建立了判断该像素点是否位于边缘上的准则函数。本方法以像素点为研究对象，检测的边

基于SIFT特征的图像匹配算法，葛梦瑶，别红霞，尺度不变特征变换（ScaleInvariantFeatureTransform,SIFT）是图像匹配领域的研究热点，该算法在尺度空间寻找极值点，提取位置

描述了一种基于Hu形状不变矩的图像全局形状特征提取方法和算法IMS。实验结果表明，使用IMS。算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变化的不变性，适合于进行图像形状的检索。