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基于Haar小波的同源图像消冗技术研究
  • ISSN号:1000-1239
  • 期刊名称:计算机研究与发展
  • 时间:2012.2.2
  • 页码:319-323
  • 分类:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京邮电大学计算机学院, [2]中国科学院计算技术研究所, [3]新乡学院, [4]国家计算机网络应急技术处理协调中心
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61003260);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2009AA01A403,2007AA010501,2007AA01Z467,2007AA01Z474)
  • 相关项目:面向服务质量和能耗优化的重复数据消除技术研究
中文摘要:

针对分辨率不同、品质不同的同源①图像,提出一种基于Haar小波的图像消冗技术.该技术在Haar小波分解提取图像特征的基础上,利用图像特征向量的1-范数建立B+树索引,在B+树中通过范围查询计算不同图像的曼哈顿距离D1.同时为保证消冗的精确性,当D1≤T时,提取图像特征向量的部分数据构建集合,通过阈值t和不同集合中相同元素的个数v来判断是否进行消冗.实验表明,当t=5,T≤7000,消冗率②达到85%,消冗精度③为100%.

英文摘要:

针对分辨率不同、品质不同的同源①图像,提出一种基于Haar小波的图像消冗技术.该技术在Haar小波分解提取图像特征的基础上,利用图像特征向量的1-范数建立B+树索引,在B+树中通过范围查询计算不同图像的曼哈顿距离D1.同时为保证消冗的精确性,当D1≤T时,提取图像特征向量的部分数据构建集合,通过阈值t和不同集合中相同元素的个数v来判断是否进行消冗.实验表明,当t=5,T≤7000,消冗率②达到85%,消冗精度③为100%.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编:徐志伟
  • 地址:北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:crad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1239
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊,2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40349