基于改进特征的图像检索方法研究

• 作者: 乔鸿海 宋群 薛静 邓正宏
• 来源期刊: 西北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 改进颜色均值特征 改进低频纹理特征 相似度
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 742-747
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4001字
• 语种: 中文

摘要

针对在图像检索过程中,传统单一特征不能较好反映图像的颜色分布和内容细节等相关信息,降低了图像检索性能的问题,提出一种基于改进颜色和纹理综合特征的图像检索方法.根据HSV颜色模型区域均值,利用改进关联权值模型,获取颜色均值特征向量;基于Haar小波进行图像分解变换.在图像的低频分量中,根据低频特征结构模型,获取低频纹理特征向量;通过Canberra距离求取图像相似度.实验结果表明:方法在Corel-1000和Corel-5000标准图库中进行测试,准确率和检索率等性能参数得到了相应提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛静	西北工业大学自动化学院	27	155	7.0	11.0
2	宋群	西北工业大学自动化学院	6	31	3.0	5.0
3	邓正宏	西北工业大学自动化学院	47	389	12.0	18.0
4	乔鸿海	西北工业大学自动化学院	4	48	3.0	4.0