计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2015年
2期
495-498
,共4页
图像检索%YUV颜色空间%二值位图%Krawtchouk矩%四像素共生矩阵
圖像檢索%YUV顏色空間%二值位圖%Krawtchouk矩%四像素共生矩陣
도상검색%YUV안색공간%이치위도%Krawtchouk구%사상소공생구진
image retrieval%YUV color space%binary bitmap%Krawtchouk moment%four-pixel co-occurrence matrix
目前图像检索的准确性是研究的难题,主要在于特征提取的方法.为了提高图像检索的精度,在图像底层特征研究的基础上,提出了一种综合多特征的图像检索算法——基于底层特征综合分析算法(CAUC).首先,在YUV颜色空间下提取图像的平均值和标准方差作为全局颜色特征,获得图像的二值位图,提取其局部颜色特征;然后,基于紧密度和Krawtchouk矩不变量提取图像的形状特征;再根据改进的四像素共生矩阵算法提取图像的纹理特征;最后综合多特征将待查询图像与图像库中图像进行相似度计算,返回相似度高的图像.在Corel-1000的图像集上的实验结果显示,与原来仅考虑四像素共生矩阵的方法相比,CAUC的查准率与查全率没有明显降低,但检索时间大大减少;与另外两种多特征融合的图像检索方法相比,CAUC仍能在保证较高检索速度的同时提高查准率与查全率.实验结果表明,CAUC方案能有效提取图像特征,提高检索效率.
目前圖像檢索的準確性是研究的難題,主要在于特徵提取的方法.為瞭提高圖像檢索的精度,在圖像底層特徵研究的基礎上,提齣瞭一種綜閤多特徵的圖像檢索算法——基于底層特徵綜閤分析算法(CAUC).首先,在YUV顏色空間下提取圖像的平均值和標準方差作為全跼顏色特徵,穫得圖像的二值位圖,提取其跼部顏色特徵;然後,基于緊密度和Krawtchouk矩不變量提取圖像的形狀特徵;再根據改進的四像素共生矩陣算法提取圖像的紋理特徵;最後綜閤多特徵將待查詢圖像與圖像庫中圖像進行相似度計算,返迴相似度高的圖像.在Corel-1000的圖像集上的實驗結果顯示,與原來僅攷慮四像素共生矩陣的方法相比,CAUC的查準率與查全率沒有明顯降低,但檢索時間大大減少;與另外兩種多特徵融閤的圖像檢索方法相比,CAUC仍能在保證較高檢索速度的同時提高查準率與查全率.實驗結果錶明,CAUC方案能有效提取圖像特徵,提高檢索效率.
목전도상검색적준학성시연구적난제,주요재우특정제취적방법.위료제고도상검색적정도,재도상저층특정연구적기출상,제출료일충종합다특정적도상검색산법——기우저층특정종합분석산법(CAUC).수선,재YUV안색공간하제취도상적평균치화표준방차작위전국안색특정,획득도상적이치위도,제취기국부안색특정;연후,기우긴밀도화Krawtchouk구불변량제취도상적형상특정;재근거개진적사상소공생구진산법제취도상적문리특정;최후종합다특정장대사순도상여도상고중도상진행상사도계산,반회상사도고적도상.재Corel-1000적도상집상적실험결과현시,여원래부고필사상소공생구진적방법상비,CAUC적사준솔여사전솔몰유명현강저,단검색시간대대감소;여령외량충다특정융합적도상검색방법상비,CAUC잉능재보증교고검색속도적동시제고사준솔여사전솔.실험결과표명,CAUC방안능유효제취도상특정,제고검색효솔.
