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基于梯度基元聚合矢量的图像检索算法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:2012
  • 页码:1119-1120+1122
  • 分类:TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61075028)
  • 相关项目:流形上的粒子滤波及其在视觉目标跟踪中的应用
中文摘要:

针对图像检索中多特征融合问题,提出了一种基于梯度基元聚合矢量的图像检索算法。该算法在改进的HSV颜色空间计算边缘梯度,通过定义的基元模板扫描梯度图像,生成梯度基元图像,将基元和非基元像素分别组合成聚合和非聚合像素集合;最后利用颜色自相关图算法对上述两个集合提取特征矢量,实现了融合颜色、形状、纹理和空间信息等多特征的图像检索。实验结果表明,该算法能够融合颜色、形状、纹理和空间信息,有效地提高了基于内容的图像检索的查准率和查全率。

英文摘要:

This paper proposed a new image retrieval algorithm based on gradient texton coherence vector for fusion of multi-features.The algorithm computed the edge gradient first in the modified HSV color space,and then gained gradient texton map by scanning the gradient image through the special texton types.The texton pixels were combined into the coherence set,the other pixels were the non-coherence set.At last,it represented the feature vector of the image retrieval by color auto-correlogram in two sets,and realized the image retrieval based multi-features which fused color,shape,texture and spatial information.Experimental results show that the proposed algorithm can combine color,texture,shape and spatial characteristic effectively,and have valid precision and recall.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,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:60049