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1、隨著數(shù)碼技術(shù)的飛速發(fā)展和因特網(wǎng)的普及,人們面臨海量的數(shù)碼圖象。怎樣迅速準(zhǔn)確的找到需要的照片、自動調(diào)整方位錯誤的照片、對照片質(zhì)量給出恰當(dāng)?shù)脑u價是亟待解決的幾個重要問題。本文針對這些問題,主要做了以下幾個方面的工作: 首先,重點研究了圖象的紋理特征和顏色特征,提出了一種基于非下采樣Contourlet變換的紋理特征提取方法,實驗表明該方法能有效的描述圖象的紋理特征。改進了顏色特征提取方法,提出了基于關(guān)鍵區(qū)域的顏色特征提取方法,該方法
2、考慮了圖象顏色的位置特征,有效的提高了圖象檢索的性能,具有較好的查準(zhǔn)率和查全率。同時還采用VisUal C++建立了一個圖象檢索原型系統(tǒng)。 其次,把離散小波幀變換系數(shù)特征應(yīng)用于圖象方位檢測,該特征結(jié)合邊緣方向直方圖特征,采用組合SVM分類器模型用來進行方位檢測可以有效的提高方位檢測的正確率。實驗表明,該方法在較低拒絕率的情況下達(dá)到了較高的檢測正確率,并且對室內(nèi)圖象方位檢測的正確率明顯優(yōu)于傳統(tǒng)基于顏色矩的方法。 最后,在借
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