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基于分块颜色矩和灰度共生矩阵的图像检索_岳磊
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2017-03-08
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基于分块颜色矩和灰度共生矩阵的图像检索_岳磊
随着计算机和互联网技术的迅速发展，以图像、音频、视频为主的多媒体信息不断涌现。图像作为最常见的多媒体信息的存储载体，能够直观丰富地描述对象、场景和情感。目前，基于内容的图像检索（CBIR，Content Based Image Retrieval）技术成为人们对图像信息资源进行管理和使用的研究热点， 主要利用图像自身的颜色、形状、纹理等视觉特征，不再仅仅局限于传统的“以关键字找图”的查询模式。而如何合理高效地提取图像特征建立索引成了实现图像检索的关键。颜色是描述一幅图像最简便而有效的特征， 颜色分布的差异给人的感觉最为直观。在基于颜色特征进行检索的方法中，最常用的是 Swain 和 Ballard 提出的全局颜色直方图（GCH，Global Color Histogram），全局颜色直方图计算简单，而且具有平移和旋转不变性的优点，但是无法描述颜色组成之间的空间分布关系。 Stricker 提出的分块颜色矩的概念，主观地将图像划分成合适的子块，然后对每个子块提取相应的局部颜色特征。本文在此基础上对图像进行分块，通过计算局部颜色矩来提取颜色特征。
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