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摘要:
针对现有彩色图像检索算法存在旋转变化鲁棒性差、特征维度高和检索时间长的问题,通过融合主曲率的改进方向梯度特征与HSV颜色特征,提出了一种创新的多尺度图像检索方法.该方法从多个尺度将图像表面的几何曲率信息融合到FHOG描述符中,得到基于主曲率的改进方向梯度算法(P-FHOG),在此基础上进一步融合图像的颜色信息,得到基于颜色特征与改进方向梯度特征的多尺度图像检索方法(CP-FHOG).在Corel-1000与Coil-100数据集上与先进的图像检索方法进行对比实验,分别取得了85.89%和93.38%的平均准确率,该算法相比其他算法准确率更高、旋转变化鲁棒性更强、检索时间更短,提高了检索效率.
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文献信息
篇名 融合HSV与方向梯度特征的多尺度图像检索
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 图像检索 颜色信息 方向梯度 多尺度 特征融合
年,卷(期) 2021,(11) 所属期刊栏目 科研论文|Article
研究方向 页码范围 62-74
页数 13页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.12086/oee.2021.210310
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
图像检索
颜色信息
方向梯度
多尺度
特征融合
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
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
总下载数(次)
5
总被引数(次)
44377
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导