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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著多媒體、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,圖像的應(yīng)用日益廣泛,基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR:Content Based Image Retrieval)因其具有很大的現(xiàn)實(shí)意義而成為當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)之一。 本文在簡(jiǎn)要描述圖像特征及其分類(lèi)基礎(chǔ)上,詳細(xì)介紹了已有的較成熟的基于圖像顏色、紋理、形狀等視覺(jué)特征的提取算法,并分析了這些基于單一視覺(jué)特征的算法所存在的不足。 文章闡述和回顧了圖像多尺度幾何分析的發(fā)展歷程,介紹了非抽樣comou
2、rlet的原理、特性及其實(shí)現(xiàn)過(guò)程,提出了一種基于非抽樣contourlet變換(NSCT:Non-subsampled contourlet transform)的圖像特征提取算法,在此基礎(chǔ)上結(jié)合基于能量的特征描述和基于歐氏距離的相似度度量實(shí)現(xiàn)了一種CBIR系統(tǒng)。采用紋理測(cè)試Brodatz圖像庫(kù)(內(nèi)含112張640×640灰度圖像)在Matlab7.0環(huán)境下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,結(jié)果表明,該系統(tǒng)對(duì)未發(fā)生任何形變的圖像具有很高的檢索成功率。為使系
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