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摘要:
针对基于内容的图像检索所面临的图像低级视觉特征和高级语义之间的语义鸿沟问题,提出一种基于区域的图像检索算法。在LUV颜色空间中使用K均值聚类算法进行图像分割,提取分割后各区域的颜色、形状和区域自相关特征构成区域的综合特征,采用二次型距离相似性度量方法完成图像之间相似性的计算。实验结果表明,该算法具有较好的图像检索性能,与MIRROR中各算法相比,使用平均归一化修正检索等级得到的检索性能提高了12%~47.8%。
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文献信息
篇名 一种基于区域综合特征的图像检索算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 基于区域的图像检索 语义鸿沟 区域自相关特征 图像分割 二次型距离相似性度量 平均归一化修正检索等级
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 ?图形图像处理?
研究方向 页码范围 229-232,254
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 4303字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.11.045
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 杜建洪 复旦大学信息科学与工程学院 19 134 8.0 11.0
2 王小龙 复旦大学信息科学与工程学院 8 59 3.0 7.0
3 沈新宁 复旦大学信息科学与工程学院 3 41 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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2020(3)
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研究主题发展历程
节点文献
基于区域的图像检索
语义鸿沟
区域自相关特征
图像分割
二次型距离相似性度量
平均归一化修正检索等级
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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317027
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