考虑重叠特征分类的图像检索模型仿真

摘要：

针对图像进行检索的过程中,由于图像特征受到拍摄分辨率、光线、亮度、拍摄角度的影响,造成图像特征多样化.传统方法忽略了图像的特征多样化对图像检索的干扰,导致无法有效实现图像特征的分类,提出考虑重叠特征分类的图像检索模型方法,在Contourlet变换域中引入Hu不变矩和均值标准差对特征进行提取并分解,分析每个方向子带系数的分布状态.利用非线性映射函数将原始数据映射至高维特征空间中完成分类,对图像进行初步检索,将所获取结果中前N幅图像看作是训练集,对正确样本进行标记,将训练集输入到支持向量机完成训练,获取图像分类器.通过上述分类器对所有图像之间的相对距离进行计算,根据其距离从大到小的顺序进行排列,输出最终结果.仿真结果表明,所提方法具有很高的检索正确率.

关键词：重叠特征、分类、图像检索

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省软科学研究计划项目132400410934,132400410927

在线出版日期：2015-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：444-447