自组织特征重加权结合相关反馈技术的CBIR算法

摘要：

针对高级用户的描述对象与低级图像特征之间的语义差异问题，提出一种基于自组织特征重加权和相关反馈的CBIR算法。首先对查询图像和数据库图像采用Gabor小波变换和小波矩技术提取图像特征向量；然后进行相似性度量，同时为了最大程度地从相关图像中分离非相关图像，引入自组织特征重加权模式，确保非相关图像集没有单一的相关图像；最后将用户反馈和特征加权循环进行，直到得出用户满意的结果。仿真实验在Corel收集的1000幅图像库上进行，对某些类别的图像，该算法的检索精度可高达97.5%，在无噪声情况下，对于前10幅图像，该算法的准确率为82.78%，对于前100幅图像，精度仅降到66.70%，在有噪声情况下，精度下降仅3%左右。相比其他优秀算法，该算法具有更高的精度和更好的噪声鲁棒性。

关键词：图像特征、基于内容的图像检索、自组织特征重加权、Gabor小波变换、小波矩

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.73-34;TP391.4

资助基金：国家重点基础研究发展规划973计划前期研究专项2011CB311802；河南省教育厅科学技术研究重点项目13A520221，14A520045；河南省高等学校重点科研项目15A520063

在线出版日期：2016-12-28（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：47-51