資料介紹
互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展,社交應(yīng)用如微博、貼吧以及云端計(jì)算等提供的一系列功能,讓每天上傳到互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化媒體信息匯聚成一個數(shù)據(jù)海洋。人們在網(wǎng)上需要檢索的信息越來越多,查詢方式也越加多樣。然而這些海量數(shù)據(jù)通常都是通過文字描述來檢索,對圖像的檢索也是如此。圖像檢索從最開始是基于文本檢索,然而隨著大量圖片的出現(xiàn),體現(xiàn)出這一檢索方式的缺陷。如圖像的描述是人工且存在主觀性,將造成檢索查詢的大量工作量,且效率低下。從而出現(xiàn)了基于內(nèi)容的圖像檢索方式。
目前圖像檢索方法大多都是基于內(nèi)容,即根據(jù)圖像所包含的顏色、紋理、形狀等特征進(jìn)行檢索,也是迄今非常有效的檢索方式。人們對于一張圖像最直觀的第一印象就是顏色特征,而且某些顏色特征天生具有一定魯棒性,加上對圖像的特征描述簡單有效,使之成為廣泛的圖像檢索途徑。
本文提出一種綜合顏色特征方法,采用了HSV (Hue色調(diào),Saturation飽和度,Value亮度)量化每個分級顏色矩并歸一化與該分級顏色的頻數(shù)計(jì)算,將顏色矩和直方圖結(jié)合。在此還提出一種圖像分類方式,利用顏色熵和能量對圖像在顏色分布上大體分類進(jìn)一步擴(kuò)大差距,最后通過加權(quán)圖像分塊計(jì)算兩張圖像的相似性距離.并以此實(shí)現(xiàn)相似圖像的檢索精度。利用本文提出的顏色矩和圖像分類等方法取得很好的實(shí)驗(yàn)效果。
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