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文檔簡(jiǎn)介
1、圖像往往具有豐富的語(yǔ)義信息和復(fù)雜的視覺(jué)特征,目前的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)還不能穩(wěn)定地建立起多媒體對(duì)象的語(yǔ)義信息與其視覺(jué)特征間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,使得基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR,Content-Based Image Retrieval)在檢索的準(zhǔn)確性上還難以滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。為了彌補(bǔ)基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)性能上的不足,該文對(duì)CBIR系統(tǒng)性能優(yōu)化方法進(jìn)行了探討,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)其優(yōu)化效果進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)價(jià)。本文采用多特征,并結(jié)合人類視覺(jué)特點(diǎn),分別給出了基于顏
2、色、形狀、紋理的檢索方法或改進(jìn)算法,取得了更好的效果。
顏色是圖像最重要的特征,為了提高顏色特征的檢索效果,利用一種新的圖像內(nèi)容特征的提取算法-基于主色的圖像特征提取(DCE,Dominant Color Extracting),在此基礎(chǔ)上,為了避免顏色空間分布信息的丟失,將特征優(yōu)化為一區(qū)域主色直方圖(RDCH,Region Dominant Color Histogram),提高了查準(zhǔn)率。
形狀是物體的本質(zhì)
3、特征之一,利用形狀特征進(jìn)行檢索可提高檢索的準(zhǔn)確性和效率。在基于形狀的圖像檢索中,對(duì)物體形狀特征的描述非常重要,但一般的形狀描述存在著性能不穩(wěn)定,缺乏平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變性等缺點(diǎn)。對(duì)于此問(wèn)題,提出了一種新的方法-邊界方向Zernike距(EO-Zernike),該描述符具有旋轉(zhuǎn)、平移、尺度不變性等優(yōu)點(diǎn),能夠很好的描述圖像的形狀和空間分布信息。
對(duì)于圖像紋理特征,本文采用了圖像粗糙度和方向度相結(jié)合的方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,具有較高
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