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基于粒计算多层次结构相似度的图像检索 被引量:1

Image Retrieval of Multi-level Similarity Based on Granular Computing
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摘要 图像的每个点都与特征空间中的一个点即特征向量相对应,因而图像之间的相似度是可以由这些特征向量之间的距离来度量的。本文提出的基于粒计算的多层次结构相似度的智能图像检索系统,是一种统一的利用粒计算公式和按相似度确定图像检索的方案。该方法不仅在图像的特征提取和匹配时都使用粒计算方法,并且在分区检索和多特征检索等多个层面上综合使用粒计算,最大程度上提高了图像检索的智能化。 Each of the image points are corresponding with a point of feature space which is called feature vector,and the similarity of images can be measured by the distance between the feature vectors. Multi-level similarity of intelligent image retrieval system based on granular computing proposed in this paper is a scheme using unified formula and similarity to retrieve image. The method uses granular computing method not only in the image feature extraction and matching,but also in partition retrieval and multi-feature retrieval ,which largely improves the image retrieval intelligent.
出处 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期127-131,共5页 Journal of Guangxi Normal University:Natural Science Edition
基金 国家自然科学基金资助项目(61040037 60873104 U1204609) 河南省科技攻关重点项目(112100210194)
关键词 粒计算 多层次 图像检索 颜色 granular computing multi-level image retrieval color
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参考文献8

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同被引文献14

引证文献1

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