基于二维压缩感知和分层特征的图像检索算法

发布时间：2017-10-06 16:40

  本文关键词：基于二维压缩感知和分层特征的图像检索算法

  更多相关文章： 二维压缩感知 图像检索 图像分层特征 纹理特征 自适应梯度下降重构

【摘要】：为了保留图像分析时的像素点位置关系及降维处理,把一维压缩感知理论推广到二维,建立了二维可稀疏信号的压缩测量模型,研究了一种二维信号的自适应梯度下降重构AGDR(Adaptive Gradient Descent Recursion)算法,由此提出了一种图像分层特征提取与检索方法.首先对图像在RGB颜色空间上进行网格离散划分,通过分层算子对图像进行分层映射,定义一种基于颜色网格空间的扩展灰度共生矩阵,采用二维测量模型获取图像的分层测量特征、纹理特征与分层颜色统计特征,图像分层测量特征综合反映出图像的颜色及像素点位置的关系,扩展灰度共生矩阵反映纹理特征.其次用AGDR算法计算检索图像之间的原始信号差量及其稀疏值.最后结合两类分层特征差量、稀疏值和颜色统计特征,融合计算图像间整体相似度度量指标.仿真实验表明,应用分层二维压缩感知测量与AGDR算法的图像检索方法在检索时间、查全率和查准率等指标上具有优越性能,为图像检索提供了新思路.
【作者单位】： 佛山科学技术学院计算机系;
【关键词】： 二维压缩感知 图像检索 图像分层特征 纹理特征 自适应梯度下降重构
【基金】：广东省自然科学基金(No.2015A030313635) 广东省科技计划(No.2014A010103037) 佛山市科技创新专项资金(No.2015AG10008;No.2014AG10001) 佛山科学技术学院优秀青年教师培养计划(No.fsyq201411);佛山科学技术学院优秀青年人才培育项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言基于内容的图像检索(Content-based Image Retriev-al,CBIR)是采用图像的内容特征如颜色、纹理、形状等底层物理特征进行图像的存储并检索的方法,是当前图像检索领域最为活跃的一项技术[1~4].图像内容特征主要包括图像的颜色、形状、纹理、语义等特征,目前对颜色、形状、

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本文编号：983869