基于混合马尔科夫链模型和扩散的图像检索

• 作者: 冯秋燕
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 多特征融合 图像检索 易处理图 组对相似性得分 融合图 扩散
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 258-263,286
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5551字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.05.046

摘要

提出一种简单而有效的基于图和多特征融合的通用图像检索框架.对于每个特征,给定查询对象和初始检索的图像,构造一个易处理图,其结点表示图像,边是图像之间的组对相似性得分.基于多个图的随机路径选择模型,采用混合马尔科夫链模型和多特征融合,将多个易处理图融合成融合图,并将扩散应用于融合图以减少噪声.通过与现有方法的实验对比,证明该方法的有效性,提升了基准性能.通过实验评估了该方法的组件、参数和特征组合,验证了该方法的合理性和对参数变化的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯秋燕		8	19	1.0	4.0