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摘要:
针对传统颜色直方图存在维数高、受光照影响、相近颜色缺少相关性以及丢失空间信息的问题,提出一种基于聚类的空间颜色直方图方法.该方法首先对图像进行k-均值聚类,然后在聚类图上统计基于空间位置分布的颜色直方图.利用pairwise参数学习方法学习出HSV颜色空间的距离度量参数,并提出基于最近颜色对迭代的空间颜色直方图的相似性度量算法.将基于聚类的空间颜色直方图特征用于图像检索实验,并与基于其它颜色直方图检索方法比较,查准率和查全率均有所提高.结果表明,该方法较好地描述了图像的主、客观颜色特征,具有较强的适应性和鲁棒性.
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文献信息
篇名 一种新的空间颜色直方图及其度量方法
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 空间颜色直方图 HSV距离公式 相似性度量 图像检索
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 图形与图像技术
研究方向 页码范围 1338-1341
页数 4页 分类号 TP391
字数 4939字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 岳丽华 中国科学技术大学计算机学院 98 866 15.0 24.0
2 万寿红 中国科学技术大学计算机学院 39 284 8.0 16.0
3 汪启伟 中国科学技术大学计算机学院 1 10 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
空间颜色直方图
HSV距离公式
相似性度量
图像检索
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
出版文献量(篇)
11026
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