首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于小区域特征的图像检索方法
引用本文:郭耀,张敏情,杨晓元,刘佳.基于小区域特征的图像检索方法[J].计算机工程,2009,35(7):200-202.
作者姓名:郭耀  张敏情  杨晓元  刘佳
作者单位:1. 武警工程学院电子技术系,西安,710086
2. 武警工程学院电子技术系,西安,710086;西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,西安,710071
基金项目:国家自然科学基金,武警部队军事应用研究课题基金 
摘    要:对于很大一部分待检索图像,在分割后的区域中,不仅面积较大的区域对整幅图像和人的视觉有意义,那些细腻而零散的小区域同样会对视觉产生不可忽略的影响。该文提出将图像的小区域考虑到图像检索中去,以更完整、更准确地描述图像的特征,并使用均值和方差的方法提取小区域的整体分布特征,再和其他大区域的图像特征相结合的方法进行图像检索。实验表明,该方法与只考虑大区域图像特征的检索方法相比,提高了检索的精度。

关 键 词:基于内容的图像检索  图像分割  小区域  疏密度
修稿时间: 

Image Retrieval Method Based on Small Object's Characteristic
GUO Yao,ZHANG Min-qing,YANG Xiao-yuan,LIU Jia.Image Retrieval Method Based on Small Object''s Characteristic[J].Computer Engineering,2009,35(7):200-202.
Authors:GUO Yao  ZHANG Min-qing  YANG Xiao-yuan  LIU Jia
Affiliation:1.Department of Electronics Technology;College of Armed Police Engineering;Xi'an 710086;2.State Key Lab of Integrated Service Networks;Xidian University;Xi'an 710071
Abstract:For a lot of images to be retrieved, after cut step, not only the big areas contribute to the whole image and human vision, but also the small ones do the same effect.This paper proposes to take these small areas into account in order to describe the whole image more completely and more accurately.Abstract the distribute characteristics of the small areas using mean value and variance methods, and then combines them with the big areas' characteristics, and start retrieving last.The experiment shows that thi...
Keywords:content based image retrieval  image division  small areas  compactness  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机工程》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机工程》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号