一种新的基于区域的图像相似性计算

摘要：

为克服基于内容的图像检索(CBIR)技术中低层视觉特征无法准确地描述高层语义的问题,近年来提出的基于区域的图像检索(RBIR)技术是一种行之有效的方法.在基于区域的图像检索中,图像之间的相似性度量是影响检索结果的关键技术之一.本文提出一种新的基于区域的图像相似性的计算方法,该方法首先对图像进行区域分割,然后采用有别于传统距离度量的非线性高斯距离度量方法来计算区域对之间的相似性,实验表明该距离度量具有更好的度量性能.为了更好地接近于人对图像的理解,减小语义鸿沟,本文提出应用模糊集合理论表达区域对之间匹配的不确定性,在此基础上实现图像之间的相似性度量.最后在Corel自然图像库上对本文提出的算法进行了实验,分别与SIMPLIcity系统的IRM和UFM方法进行了比较,结果表明了本文算法的高效性.

关键词：基于内容的图像检索(CBIR)、非线性度量、模糊集

所属期刊栏目：29

分类号：TN911;TP391

资助基金：国家自然科学基金60373028;北京交通大学"新世纪优秀人才支持计划项目

在线出版日期：2007-04-02（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：55-60