基于変分PDE的显著特征提取及其在图像检索中的研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于変分PDE的显著特征提取及其在图像检索中的研究

项目名称：基于変分PDE的显著特征提取及其在图像检索中的研究
项目类别：青年科学基金项目
批准号：61202349
申请代码：F020502
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2013-01-01-2015-12-31

项目负责人：李梦
依托单位：重庆文理学院
批准年度：2012

中文摘要：

随着数字图像飞速增长，如何从海量数据中检索有效图像信息是研究的重要课题。基于内容的图像检索(CBIR)技术就是解决这一问题的关键技术之一。然而图像低层特征与高层语义间的巨大鸿沟导致了图像检索的困难。本项目围绕CBIR语义鸿沟问题研究基于变分模型的图像显著特征提取。该工作是在我们前期工作（我们的前期工作曾被infrared physics & technology等期刊匿名评审评价具有原创性）基础上的一个新的研究课题。通过对各项异性扩散模型的分析和复值化图像特征分析，本项目拟设计基于复数域的变分模型，通过能量泛函的极小来获取具有高层语义、能够引起人们视觉注意的图像显著特征，该方法为检测图像的显著特征提供了一个新的思路。事实上相似性度量是图像精确检索的另一重要话题，本项目拟建立基于分数阶熵的相似性度量，它是分数阶偏微分方程理论在实际问题中一个新的尝

中文主题词：显著性检测；特征提取；视觉注意；变分模型；偏微分方程

结论摘要：

英文主题词Sailency detection；Features extraction；Visual attention；Variational model；Partial differential equation

成果综合统计