五叉树分解下低照度图像特征相似度检索仿真

摘要：

针对传统低照度图像特征相似度检索方法存在计算复杂、效率低的问题,提出一种基于五叉树分解的低照度图像特征相似度检索方法.在主成分转变的基础上对低照度图像进行五叉树分解,将被检索图像划分成一系列子块图像,为构建特征直方图及计算相似度作基础;利用图像子块表达形式提取主要特征,得到颜色特征向量,使用归一化方式计算可视化相似度,即颜色相似程度;求得低照度图像特征相似度阈值,完成相似度检索.仿真结果表明,相比其它方法,所提方法的检索精准度高、复杂度小,得到的检索结果更佳,鲁棒性更好.

关键词：图像检索、特征相似度、五叉树分解、评定指标、精准度

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：460-463,474