An image retrieval with color and texture features of image sub-blocks
Jedes Bild wird in 4 bis 6 Raster mit gleich großen Unterblöcken unterteilt. Die Größe des Unterblocks wird mit 64x64 Pixeln beibehalten.
Außerdem ist die Größe des Unterblocks für alle Bilder festgelegt. Dann werden die Farb- und Texturmerkmale jedes Unterblocks berechnet. Zur Darstellung der Farbe des Unterblocks wird ein Farbmerkmaldeskriptor Local AutoCorrelogram (LAC) vorgeschlagen, der gegenüber Translation und Okklusion invariant ist.
In ähnlicher Weise wird die Textur des Unterblocks auf der Grundlage der kantenorientierten Grauton-Raum-Abhängigkeitsmatrix (EOGTSDM) eines Bildes extrahiert. Ein Bildabgleichsschema, das auf dem Prinzip des Integrated Minimum Cost Sub-block Matching (IMCSM) basiert, wird verwendet, um das Abfrage- und das Zielbild zu vergleichen, was wiederum die Kosten für die Ermittlung des integrierten Abgleichsabstands reduziert.
Die Adjazenzmatrix eines zweiseitigen Graphen wird aus den Unterblöcken von Abfrage- und Zielbild gebildet, die für den Abgleich der Bilder verwendet wird. Um die Qualität der Suche weiter zu verbessern, wird ein Relevanz-Feedback-Ansatz auf der Grundlage eines Schemas zur Neugewichtung von Merkmalen verwendet, um die Suchgenauigkeit zu erhöhen.
Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass diese Methode die Abrufpräzision und -erinnerung verbessert hat.
| ISBN: | 9783639713244 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2014 |
| Seitenzahl: | 168 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
