一种海量图像下的高精度特征检索算法

摘要：

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.

关键词：灰度直方图、图像关键特征、二次检索、高通中值滤波、灰度变换

所属期刊栏目：39

分类号：TP317(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-05-20（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：185-188,302