基于CBIR技术的计算机拼图教育软件平台设计

基于CBIR技术的计算机拼图教育软件平台设计

论文摘要

基于内容的图像检索(CBIR)是当前信息领域的重要研究热点。从研究内容来看,它与数学、物理学、心理学等诸多学科密切相关,从技术基础上,主要包括图像技术、机器视觉技术和数据库技术,而从发展应用来看,它与工业、通信、娱乐、医学、遥感等是密切相关的。随着科学技术的进步,在数据快速增长、信息急剧膨胀情况下它会得到更多的推广和应用。基于其在社会经济效益的重要价值,计算机拼图教育游戏软件运用了CBIR的基本技术,采用集教育性和娱乐性为一身的拼图游戏的形式,浅显易懂地介绍和展示了基本的机器视觉技术原理。针对这样的背景,本课题研究图像中拼块形状的分析技术,并对利用拼块边缘特征进行计算机自动拼接拼块进行了探讨,以及详细阐述了基于机器视觉技术的计算机拼图教育游戏软件平台设计。并且我们将不同特征,如颜色、纹理和形状的分析方法做成动态链接库供计算机拼图教育游戏平台调用,从而实现了系统平台代码和算法实现的独立性,为日后维护和升级平台系统和添加验证新的算法提供了方便,具有良好的通用性和扩展性。本文中介绍的技术方案有较高的参考价值,有可能应用于破碎物品修复、考古瓷器碎片复原、碎纸屑拼接等领域,具有广泛的市场前景。论文的研究内容主要包括以下几个方面:1.软件系统结构与设计,创建可以复用的类,便于在项目中很好地承前启后以及程序的不断升级与维护。运用合理的设计模式进行软件结构的设计。2.计算机拼图教育游戏软件的实现与应用,其软件系统的代码量达上万行。3.计算机拼图教育游戏软件中的形状分析算法研究。针对本系统的实际需要选择了一种适合于拼块匹配的形状分析方法,包括拼块图像角点的检测和链码算法,应用在拼块形状分析中的链码匹配技术。4.计算机教育拼图游戏软件中的特有问题,包括不规则拼块图像的自动生成和自动拼接之核心控制算法——如何综合运用颜色、纹理、形状分析算法并统一到平台中。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 第一章 引言
  • 1.1 课题的研究背景
  • 1.2 理论价值和实际意义
  • 1.3 课题的研究内容
  • 1.4 本文的主要工作
  • 1.5 本文的组织结构
  • 第二章 CBIR基本技术
  • 2.1 特征提取与描述
  • 2.2 相似性度量
  • 2.3 相关反馈
  • 2.4 检索性能的评价
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 二维形状分析
  • 3.1 基本理论
  • 3.1.1 形状描述方法的评价标准
  • 3.1.2 基于轮廓的形状分析方法
  • 3.1.3 基于区域的形状分析方法
  • 3.2 形状特征提取
  • 3.2.1 角点计算方法
  • 3.2.2 边缘跟踪及链码计算
  • 3.2.3 链码去噪
  • 3.3 形状特征描述
  • 3.3.1 链码
  • 3.3.2 多边形近似
  • 3.3.3 傅立叶描述符
  • 3.3.4 算法比较与分析
  • 3.4 形状匹配
  • 3.4.1 边界链码直方图
  • 3.4.2 直接比较法
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 CNU JPT拼图教育游戏软件
  • 4.1 系统概述
  • 4.1.1 软件功能分析
  • 4.2 系统设计
  • 4.2.1 体系结构设计
  • 4.2.2 设计模式在系统中的应用
  • 4.2.3 系统中的主要类
  • 4.2.4 类之间关系
  • 4.3 系统实现
  • 4.3.1 拼块的获取
  • 4.3.2 手工拼接
  • 4.3.3 自动拼接
  • 4.3.4 测试分析
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 全文工作总结
  • 5.2 今后工作展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间参与的学术活动
  • 一、发表的学术论文和已获成果
  • 二、参加的学术研讨会
  • 三、参与的主要科研项目
  • 附录
  • 1. “CNU JPT拼图教育游戏软件”计算机软件著作权登记
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].CBIR性能评价研究:现状与建议[J]. 情报杂志 2008(05)
    • [2].CBIR技术在博物馆数字藏品图像中的应用浅析[J]. 中国文物科学研究 2015(01)
    • [3].模糊隶属度融合多层前馈神经网络的CBIR方法[J]. 计算机测量与控制 2015(03)
    • [4].国外CBIR性能评价研究述评[J]. 情报科学 2009(06)
    • [5].基于文本检索技术的CBIR算法研究[J]. 光学学报 2009(10)
    • [6].图像检索系统中的CBIR技术研究[J]. 电脑知识与技术 2011(02)
    • [7].探索应用节段生物电阻抗法评价血液透析患者容量状况[J]. 中国血液净化 2010(02)
    • [8].基于内容的图像检索关键技术的改进策略[J]. 福建电脑 2010(05)
    • [9].CBIR技术内容及进展分析[J]. 民营科技 2011(07)
    • [10].基于改进傅里叶描绘子的CBIR系统[J]. 计算机应用与软件 2011(09)
    • [11].CBIR在半导体测量中的应用[J]. 中国高新技术企业 2010(01)
    • [12].简析图像检索系统中的CBIR技术[J]. 贵图学刊 2010(02)
    • [13].利用改进曲波变换特征提取的CBIR算法[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版) 2017(01)
    • [14].一种基于颜色与空间特征的CBIR系统[J]. 计算技术与自动化 2014(03)
    • [15].结合改进CNN和双线性模型的CBIR方法[J]. 计算机工程与应用 2019(16)
    • [16].基于差异空间相关反馈过程的高光谱图像CBIR系统[J]. 计算机应用研究 2016(07)
    • [17].简析图像检索系统中的CBIR技术[J]. 情报探索 2010(07)
    • [18].自组织特征重加权结合相关反馈技术的CBIR算法[J]. 现代电子技术 2016(23)
    • [19].图像检索技术的发展及现状分析[J]. 福建电脑 2009(04)
    • [20].基于内容的图像检索技术研究[J]. 信息技术 2009(08)
    • [21].基于CBIR技术的手机人脸识别系统设计[J]. 现代电子技术 2009(19)
    • [22].基于内容的图像检索在PACS中的应用进展[J]. 中国医疗设备 2009(12)
    • [23].基于内容的图像检索[J]. 安徽电子信息职业技术学院学报 2008(06)
    • [24].数字图书馆中的CBIR系统构建研究[J]. 现代情报 2014(05)
    • [25].CBIR中基于最佳路径森林的学习方法[J]. 计算机工程与设计 2017(09)
    • [26].基于Hadoop云计算平台的CBIR设计[J]. 电脑知识与技术 2014(27)
    • [27].一种新的基于改进聚类检索算法的CBIR系统研究[J]. 计算机科学 2008(08)
    • [28].二进制引力搜索结合LSI的混合CBIR算法[J]. 湘潭大学自然科学学报 2017(03)
    • [29].CBIR中一种基于最近邻的改进相关反馈算法[J]. 计算机应用研究 2015(08)
    • [30].相关反馈结合鲁棒局部二值模式的CBIR算法[J]. 北京邮电大学学报 2016(05)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    基于CBIR技术的计算机拼图教育软件平台设计
    下载Doc文档

    猜你喜欢