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基于全局和角点特征的图像检索

摘要:图像的颜色、纹理和形状等视觉特征是图像信息描述的重要内容,而这些特征是从图像的全局提取还是从局部提取,对图像的可区分性描述是不同的。为了更全面地描述图像信息以提高图像检索精度,从整幅图像中提取HSV直方图特征和LBP特征,然后提取图像角点的Hu矩形状特征和基于GLCM的纹理特征,融合这两类特征,选用相对曼哈顿距离进行相似性度量完成图像检索。实验结果表明,该图像检索方法的查准率有了一定的提高。

关键词:
  • 图像检索  
  • 纹理特征  
  • 角点  
  • 特征向量  
作者:
姜雪; 邵宝民; 王振; 李秋玲
单位:
山东理工大学计算机科学与技术学院; 山东淄博255049; 淄博职业学院信息工程系; 山东淄博255314
刊名:
山东理工大学学报·社会科学版

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山东理工大学学报·社会科学版杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:37-1400/C。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1985年,在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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