Matlab源码支持的图像检索系统,如何基于综合特征实现?
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本文共计904个文字,预计阅读时间需要4分钟。
1. 简介基于内容的图像检索(CBIR)是一个热门的研究领域。本文在颜色特征、形状特征和纹理特征的研究基础上,将三种特征结合,实现了可自定义权重的综合特征图检索。
1 简介
基于内容的图像检索(CBIR)是一个非常热门的研究领域。本文在对颜色特征、形状特征和纹理特征的研究基础上,将三种特征结合在一起,实现了可以自定义权重的综合特征的图像检索系统,并在平台上实现了这一系统。
图像特征的提取和相似性度量是CBIR的两个关键技术。对于颜色特征,本文采用HSV空间中的颜色矩表示颜色特征;对于形状特征,本文采用图像的不变矩作为形状特征;对于纹理特征,为减少计算量,本文首先对图像进行预分割,提取分割后区域基于傅立叶描述子的纹理特征作为整个图像的纹理特征。在相似性度量方面,采用曼哈顿距离作为度量标准,得到各个特征的相似度向量。
本文在平台上实现了这一图像检索系统,实现自定义权重以及综合特征下的图像检索,并在655副图像的大数据库中随机抽取24副图像进行检索实验,得到了较好的效果。
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1. 简介基于内容的图像检索(CBIR)是一个热门的研究领域。本文在颜色特征、形状特征和纹理特征的研究基础上,将三种特征结合,实现了可自定义权重的综合特征图检索。
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基于内容的图像检索(CBIR)是一个非常热门的研究领域。本文在对颜色特征、形状特征和纹理特征的研究基础上,将三种特征结合在一起,实现了可以自定义权重的综合特征的图像检索系统,并在平台上实现了这一系统。
图像特征的提取和相似性度量是CBIR的两个关键技术。对于颜色特征,本文采用HSV空间中的颜色矩表示颜色特征;对于形状特征,本文采用图像的不变矩作为形状特征;对于纹理特征,为减少计算量,本文首先对图像进行预分割,提取分割后区域基于傅立叶描述子的纹理特征作为整个图像的纹理特征。在相似性度量方面,采用曼哈顿距离作为度量标准,得到各个特征的相似度向量。
本文在平台上实现了这一图像检索系统,实现自定义权重以及综合特征下的图像检索,并在655副图像的大数据库中随机抽取24副图像进行检索实验,得到了较好的效果。

