發(fā)布時(shí)間：2017-10-06 16:40

  本文關(guān)鍵詞：基于二維壓縮感知和分層特征的圖像檢索算法

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【摘要】：為了保留圖像分析時(shí)的像素點(diǎn)位置關(guān)系及降維處理,把一維壓縮感知理論推廣到二維,建立了二維可稀疏信號(hào)的壓縮測(cè)量模型,研究了一種二維信號(hào)的自適應(yīng)梯度下降重構(gòu)AGDR(Adaptive Gradient Descent Recursion)算法,由此提出了一種圖像分層特征提取與檢索方法.首先對(duì)圖像在RGB顏色空間上進(jìn)行網(wǎng)格離散劃分,通過(guò)分層算子對(duì)圖像進(jìn)行分層映射,定義一種基于顏色網(wǎng)格空間的擴(kuò)展灰度共生矩陣,采用二維測(cè)量模型獲取圖像的分層測(cè)量特征、紋理特征與分層顏色統(tǒng)計(jì)特征,圖像分層測(cè)量特征綜合反映出圖像的顏色及像素點(diǎn)位置的關(guān)系,擴(kuò)展灰度共生矩陣反映紋理特征.其次用AGDR算法計(jì)算檢索圖像之間的原始信號(hào)差量及其稀疏值.最后結(jié)合兩類分層特征差量、稀疏值和顏色統(tǒng)計(jì)特征,融合計(jì)算圖像間整體相似度度量指標(biāo).仿真實(shí)驗(yàn)表明,應(yīng)用分層二維壓縮感知測(cè)量與AGDR算法的圖像檢索方法在檢索時(shí)間、查全率和查準(zhǔn)率等指標(biāo)上具有優(yōu)越性能,為圖像檢索提供了新思路.
【作者單位】： 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)系;
【關(guān)鍵詞】： 二維壓縮感知 圖像檢索 圖像分層特征 紋理特征 自適應(yīng)梯度下降重構(gòu)
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金(No.2015A030313635) 廣東省科技計(jì)劃(No.2014A010103037) 佛山市科技創(chuàng)新專項(xiàng)資金(No.2015AG10008;No.2014AG10001) 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院優(yōu)秀青年教師培養(yǎng)計(jì)劃(No.fsyq201411);佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院優(yōu)秀青年人才培育項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-based Image Retriev-al,CBIR)是采用圖像的內(nèi)容特征如顏色、紋理、形狀等底層物理特征進(jìn)行圖像的存儲(chǔ)并檢索的方法,是當(dāng)前圖像檢索領(lǐng)域最為活躍的一項(xiàng)技術(shù)[1~4].圖像內(nèi)容特征主要包括圖像的顏色、形狀、紋理、語(yǔ)義等特征,目前對(duì)顏色、形狀、

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本文編號(hào)：983869