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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

zz from：http://hi.baidu.com/lszhuhaichao/blog/item/a9ceff16df8ef64620a4e98b.html基于Lucene平台的CBIR系统研究—开篇Lucene平台已经研究了很长时间，虽说有不少细节的东西还没有解决，但是基本的应用已经没有什么问题了。所以开始做CBIR的东西了。所谓的CBIR就是Content-Based Image Retrieval 的英文缩写，中文名就是基于内容的图像检索。Lucene只是一个全文检索的平台，我们可以很容易地在这个

zz from: http://blog.youkuaiyun.com/onezeros/archive/2011/01/05/6117704.aspxsift，The Scale Invariant Feature Transform ，尺度不变特征变换，是检测图像中具有唯一性、对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换（如从不同角度拍摄图片）保持不变性的图像局部特征的一种有效方法。可以容易地应用到图像匹配的应用中，如目标检测与识别，或者计算图像间的几何变换。该算法由David. Lowe在2004年发表，并在好像是200

zz from: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4e6680090100d2s9.html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。（二）常用的特征提取与匹配方法颜色直方图其优点在于：它能简单

zz from：http://hi.baidu.com/lszhuhaichao/blog/item/a82e0c5182584214367abee0.html基于Lucene的CBIR系统研究：从Lucene到LIReLucene是一个全文检索的平台，它可以用于对文本分析，建立索引，那么它是怎么用于CBIR呢？我将接着上文继续从讲讲LIRe对图像数据是如何进行组织的，但这还得从Lucene说起。1.         Lucene的数据结构Document使用过Lucene的人都应该知道，Lucene是通过