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