Lucene CBIR

最新推荐文章于 2025-05-25 09:38:48 发布
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分类专栏： T_专_搜索引擎 文章标签： lucene .net
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Lire是一款基于Java的开源CBIR（基于内容的图像检索）库，支持使用颜色及结构特征检索图像。该库利用Lucene创建索引，包含MPEG-7标准中的多种图像特征，如可扩展颜色、颜色布局及边缘直方图等。

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Lire（Lucene Image REtrieval) Lucene图像检索，是一个开源的JAVA语言编写的CBIR库。

CBIR ：Content Based Image Retrieval，基于内容的图像检索，直接采用图像内容进行图像信息查询的检索。CBIR技术可追溯到1992年。这项技术是为了解决报刊等媒体集团大量图片检索的难题而衍生出来的。

Lire 库提供了一种简单的方式检索基于图像颜色和结果特征的图像和照片。Lire创建图像特性的lucene索引来做CBIR。其中3种图像特征取自 MPEG-7标准：可扩展颜色（Scalable color），颜色布局特征（Color layout）和边缘直方图（Edge Histogram），还有一种特征即第四种特征是基于最新研究成果实现的自动颜色相关图特征。

 

 

http://www.semanticmetadata.net/lire/

LIRE(Lucene Image Retrieval)相似图像索引和搜索机制
04-09 1万+
众说周知，lucene是一个开源的强大的索引工具，但是它仅限于文本索引。基于内容的图像检索(CBIR)要求我们利用图像的一些基本特征（如颜色纹理形状以及sift,surf等等）搜索相似的图片，LIRE(Lucene Image Retrieval)是一款基于lucene的图像特征索引工具，它能帮助我们方便的对图像特征建立索引和搜索，作者也在不断加入新的特征供用户使用。如果你熟悉lucene，那么用
Lire图片搜索示例
10-18
lire 图片检索
Lire图片搜索样例：图像检索技术实现指南
最新发布
weixin_42577243的博客
05-25 604
Lire是一个用于内容检索的Java库，它封装了一系列图像检索算法，如特征提取、索引创建、相似度比对等，旨在帮助开发者快速构建多媒体检索系统。Simpleapp是一个简易的基于Lire库的应用，旨在提供一个直观的操作界面，使用户能够轻松地执行图像的索引和搜索。它的主要特点包括：用户友好界面：简单直观的图形用户界面（GUI），允许用户无需深入了解底层技术细节即可操作。快速原型设计：对于快速开发和测试Lire功能，simpleapp是一个理想的选择。跨平台兼容性。
LIRE特征提取方法详解
離殇
08-26 1348
LIRE(Lucene Image Retrieval ) 是利用Apache Lucene 建立索引进行图像检索的开源软件库。LIRE这个软件库可以很方便地建立Lucene索引进行基于内容的图像检索 (CBIR, content based image retrieval )，该库为检索提供了丰富的图像特征提取方法。 1 全局特征 LIRE源码解压后，在src\main\java\net\semanticmetadata\lire\imageanalysis\features路径下有global文件夹，里
LIRE:开源库，用于基于内容的图像检索，视觉信息检索
04-28
LIRE的生命已尽 该项目不再维护。 我要感谢所有提供帮助，找到了支持之言并在学术工作中引用LIRE的人。 LIRE-Lucene图片检索 LIRE（Lucene图像检索）是一个基于内容的图像检索的开源库，这意味着您可以使用LIRE来实现搜索外观相似图像的应用程序。 除了提供多种通用和最新的检索机制外，LIRE还允许在多个平台上轻松使用。 LIRE被积极地用于研究，教学和商业应用。 由于其模块化的性质，它可以用于过程级别（例如索引图像和搜索）以及图像功能级别。 开发人员和研究人员可以轻松扩展和修改LIRE以使其适应他们的需求。 可以在上找到在线演示。大多数[最新文档在github存储库中找到]（ ）。 :red_exclamation_mark: 如果您使用它，请引用LIRE！ LIRE是开放源代码且免费的，我们唯一需要的就是您在工作中使用它。 有关参考，请参见下文。 资料下载 当前在以下位置托管下载： : 。 每晚
基于Lucene和CBIR技术的图像检索框架设计源码
10-05
该项目是一个以Lucene和基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval，简称CBIR）技术为核心的图像检索框架设计源码。Lucene是一个开源的全文搜索引擎库，提供了强大的文本搜索能力，而CBIR技术则能够根据...
LIREDemo：基于Lucene的图像检索工具示例应用
基于内容的图像检索(CBIR)主要是通过分析图像的视觉特征（如颜色、纹理、形状等）来进行检索。 3. MPEG-7标准：MPEG-7是一种多媒体内容描述接口，被称为“多媒体内容的搜索引擎”。MPEG-7标准定义了一系列描述符和...
LIRE源代码解析：构建Lucene图像检索系统
LIRE通过利用图像特征与Lucene的索引机制，使得构建一个基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval，CBIR）系统成为可能。LIRE源代码及相关文档的分析将围绕以下几个知识点展开： #### 1. 基于内容的图像...
LIRE 0.9.5：构建基于Lucene的图像检索系统
标题“LIRE-0.9.5”指的是Lucene Image REtrieval的版本号0.9.5。这是一个专门针对图像检索领域的开源库，利用了Apache Lucene的搜索引擎框架，支持基于图像内容的特征提取和索引。LIRE通过实现MPEG-7标准的特征描述...
LIRE: Lucene驱动的图像特征索引与检索工具
LIRE (Lucene Image Retrieval) 是一款基于Lucene框架的图像检索工具，专门设计用于解决基于内容的图像检索（CBIR，Content-Based Image Retrieval）问题。Lucene本身是一个强大的文本搜索引擎，但并不直接支持图像...
LIRE（Lucene Image REtrieval）最新开发包
08-14
LIRE（Lucene Image REtrieval）提供一种的简单方式来创建基于图像特性的Lucene索引。利用该索引就能够构建一个基于内容的图像检索(content- based image retrieval，CBIR)系统，来搜索相似的图像，提取图像特征，包括FCTH、CEDD、SIFT、SURF等方法。
LIRE图像检索引擎Lire - Lucene Image REtrieval
GarfieldEr007的专栏
01-18 4970
Lire - Lucene Image REtrieval The LIRE (Lucene Image REtrieval) library a simple way to create a Lucene index of image features for content based image retrieval (CBIR). There is no complete list o
Tamura纹理特征的matlab实现
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开飞机的小毛驴儿
06-04 1万+
事实上这篇文章并非原创，代码都是别人写的，可是在我的机子上有些地方不能run，我做了一丁点的修改，所以就把文章设置为原创了。另外，最初的参照博客已经看不到了，我看到的已经是别人转的，所以我有必要贴一下别人的链接以示尊重。第一个链接： http://blog.sina.com.cn/s/blog_59ead5d90100gx1d.html 该文章已被加密，打不开了幸亏有别人已经转载博主的文章，我的这...
使用LIRe来实现基于多特征描述符的图像检索系统
DaveBobo的博客
01-17 3822
Using LIRe to Implement Image Retrieval System Based on Multi-Feature Descriptor
LIRe图像检索：CEDD算法原理与源码分析
DaveBobo的博客
04-18 4522
颜色和边缘方向性描述符（Color and EdgeDirectivity Descriptor，CEDD），CEDD具有抽取特征速度较快，特征描述符占用空间较小的优势。下面就对CEDD原理进行详细的阐述和分析。 1 CEDD原理 1.1 颜色信息 CEDD特征结合了颜色和纹理两方面信息，本小结将给出颜色信息提取的过程，重点分析RGB-HSV模型转换、10-bins模糊过滤器和24-bins
第十讲_图像检索 Image Retrieval
weixin_34284188的博客
10-22 1066
第十讲_图像检索 Image Retrieval 刚要 主要是图像预处理和特征提取+相似度计算 相似颜色检索 算法结构 颜色特征提取：统计图片的颜色成分 颜色特征相似度计算 色差距离 发展：欧式距离->CIEDE1994->CIEDE2000 EMD距离 相似纹理检索 纹理 算法结构 Gabor滤波器组 相似形状检索 PHOG形状特征提取 相似度计算 ...
LIRE（Lucene Image REtrieval）
fxismonk的专栏
05-25 1万+
zz from: http://hi.baidu.com/johnsoncr/blog/item/953d9f95f9aab9057af48078.htmlLIRE（Lucene Image REtrieval）提供一种的简单方式来创建基于图像特性的Lucene索引。利用该索引就能够构建一个基于内容的图像检索(content- based image retrieval，CBIR)系统，来搜索相似的图像。LIRE使用的特性都取自MPEG-7标准： ScalableColor、ColorLayout、Edge
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