摘要
针对基于内容的图像检索技术中因忽略人眼视觉的影响而造成的检索率偏低问题,提出了一种新的图像检索算法.首先,结合人眼的视觉特性,借鉴方块编码的思想提取对表征图像内容有意义的子特征,该特征不仅体现了图像的边缘信息,而且在一定程度上对整幅图像的纹理特征也进行了较好地描述;在此基础上,定义图像的特征描述符.针对描述符自身的特点,采用图像的互信息作为最后的相似性度量准则.实验结果表明同以往算法相比,该算法具有较高的检索效率.
A novel method is proposed in this paper to solve the disadvantage of ignoring the visual feature in image retrieval. Firstly, combining the visual feature with principle of the block truncation code (BTC), the significant image feature is extracted and a novel descriptor is def'lned which can embody the edge and texture information of the image. Based on the analysis of the characters of the descriptor, the mutual information is chosen to image retrieval. Compared with the other algorithms, experiments show the proposed approach has good effect.
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第7期1438-1440,共3页
Journal of Chinese Computer Systems
基金
国家自然科学基金项目(50804013)资助
南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室开放基金项目(ZK208002)资助
河南省教育厅自然科学基础研究基金项目(2008B520015
2009B520013)资助
河南理工大学博士基金项目(B2008-61
B2009-91)资助
关键词
基于内容的图像检索
方块编码
信息熵
互信息
content-based image retrieval
block truncation code (BTC)
information entropy
mutual information