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基于内容的图像检索（Content-based image retrieval, CBIR）是指在给定查询图像的前提下依据内容信息或指定查询标准在图像数据库中搜索并查找出符合查询条件的图片。CBIR是依据图像的视觉特征检索图像的。典型的CBIR系统允许用户输入一张图片以查找具有相同或相似内容的其他图片。而传统的图像检索是基于文本的，即通过图片的名称、文字信息和索引关系实现查询功能，这一概念于1992年由T. Kato提出，他在论文中构建了一个基于色彩与形状的图像数据库，并提供了一定的检索功能进行实验。此后，基于图像特征提取以实现图像检索的过程以及CBIR这一概念被广泛应用于各种研究领域，如统计学、模式识别、信号处理和计算机视觉。
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在CBIR中，各个图像都把特征提取后存储在数据库中，以便和待查询的图像特征进行比较，它主要包括以下两个步骤。
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. 匹配：输出一个和这个特征相匹配的结果，也就是视觉特征上的相似性。
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所以基于内容的图像检索是依据人的视觉特点从图像中提取出最原始的视觉信息，主要包括图像的颜色特征、图像的形状特征、图像的纹理特征等，然后使用特征匹配算法进行检索和匹配。
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