一种新的基于自适应提升小波的图像检索算法

摘要：

基于小波域的图像检索算法主要存在两个问题:首先是噪声导致图像的不适当分解,降低特征的提取质量,影响检索结果;其次是从分解后的子带图像中提取的梯度信息,作为描述特征之一,对于图像的几何变换,特别是旋转和镜像非常敏感,针对上述问题,本文提出一种新的选择子一梯度幅值描述子对图像进行自适应分解,降低了噪声对检索结果的影响,并设计了一个名为合成排序梯度直方图的特征向量以便更好地衡量图像相似性,实验证明,本文算法具有良好的缩放、旋转和镜像不变性,检索结果能较好地符合人的视觉感受.

关键词：自适应提升、梯度幅值描述子、Neville滤波器组、合成排序梯度直方图

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60673093资助:湖南省自然科学基金项目06JJ2065;长江学者和创新团队发展计划资助

在线出版日期：2009-06-26（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：1160-1164