基于改进颜色直方图和灰度共生矩阵的图像检索

摘要：

针对传统颜色直方图提取的颜色特征维数高、传统灰度共生矩阵忽视纹理方向等问题,提出一种融合改进的颜色直方图和灰度共生矩阵算法的新图像检索算法.利用K-means聚类对检测图像进行颜色聚类以降低图像颜色数;在HSV空间进行矢量化编码,统计图像码字形成颜色直方图以提取颜色特征;利用灰度共生矩阵提取检测图像的4个特征值,利用方向测度引入权值因子,将其与4个特征值融合,对融合后的各分量进行高斯归一化后形成纹理特征向量;最后,采用加权平均融合颜色和纹理的特征距离.与其他两种算法相比,仿真实验表明本算法对一般图像和有纹理倾向的图像有较高的查全率和查准率.

关键词：图像检索、颜色直方图、颜色聚类、矢量化编码、灰度共生矩阵、方向测度

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目71371172;河南省高等学校重点科研项目15A520105;2017年度河南省科技攻关项目172102210523

在线出版日期：2017-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：543-548