Content Based Image Retrieval System

资 源 简 介

Content Based Image Retrieval System

详 情 说 明

在构建基于内容的图像检索系统（Content-Based Image Retrieval, CBIR）时，图像分割作为核心预处理步骤直接影响后续特征提取的精度。传统方法依赖颜色或纹理的阈值划分，而现代算法更倾向结合语义分割网络，将图像分解为具有明确边界的区域块。

单次分割（One-Pass Segmentation）通过像素聚类实现高效处理，尤其适合实时检索场景。其优势在于无需迭代优化即可生成初步区域，但可能丢失细小特征。系统设计时需权衡分割粒度：过度分割会生成过多无意义碎片，而分割不足则会导致特征混淆。

后续通常采用SIFT或深度特征描述分割区域，通过相似度匹配实现检索。当前趋势是端到端网络统一处理分割与特征学习，但计算成本较高。关键点在于选择与业务场景匹配的分割算法——医疗影像需要亚像素精度，而电商搜索则可接受粗粒度划分。