基于全局和角点特征的图像检索

• 作者: 姜雪 李秋玲 王振 邵宝民
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 纹理特征 角点 特征向量
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 29-34
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3594字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6197.2019.06.007

摘要

图像的颜色、纹理和形状等视觉特征是图像信息描述的重要内容,而这些特征是从图像的全局提取还是从局部提取,对图像的可区分性描述是不同的.为了更全面地描述图像信息以提高图像检索精度,从整幅图像中提取HSV直方图特征和LBP特征,然后提取图像角点的Hu矩形状特征和基于GLCM的纹理特征,融合这两类特征,选用相对曼哈顿距离进行相似性度量完成图像检索.实验结果表明,该图像检索方法的查准率有了一定的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜雪	山东理工大学计算机科学与技术学院	8	2	1.0	1.0
3	王振	山东理工大学计算机科学与技术学院	21	16	2.0	3.0
6	邵宝民	山东理工大学计算机科学与技术学院	4	1	1.0	1.0
7	李秋玲	山东理工大学计算机科学与技术学院	3	1	1.0	1.0