一种海量图像下的高精度特征检索算法

传统图像关键特征二次检索算法无法计算图像纹理相似度,导致数据库中海量相似图像的检索精度偏低,查全率与查准率均不理想。为此,设计新的基于灰度直方图的图像关键特征二次检索算法。采用中值滤波将某像素点灰度值替换成相邻区域像素点灰度中值,去除图像背景及噪声干扰。建立归一化灰度共生矩阵,并向量化输入图像并计算其灰度特征矢量。利用灰度直方图函数计算图像纹理相似度,完成图像关键特征第一次检索。运用Canny算子检测图像边缘并统计各边缘长短,计算输入图像与待检测图像投影值,获得图像关键特征形态信息,实现高精度图像关键特征二次检索。仿真结果证明,所提方法的查全率与查准率均较高,能快速精准检索出大量相似的图像特征。