基于小波与颜色特征中最相关特征的内容图像检索系统
图像与视频处理
2019-02-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
基于内容的图像检索(CBIR)已成为数字数据管理领域最重要的研究方向之一。本文提出一种新的特征提取方案，包括小波变换中低频分量的范数以及 RGB 和 HSV 域中的颜色特征，作为数据库中图像的表征特征向量，并对每种特征类型采用相应的相似度度量。在 CBIR 系统中，检索结果对图像特征非常敏感。我们通过基于蚁群优化(ACO)的特征选择，从完整特征集中选取最相关特征，在最小化特征数量的同时最大化 CBIR 系统的 F-measure，从而解决该问题。为评估所提 CBIR 系统的性能，将其与三种较早提出的系统进行比较。结果表明，对于 Corel 数据库中的大多数图像类别，我们所提系统的查准率和查全率均高于旧系统。
引用
@article{arxiv.1902.02059,
title = {Content-based image retrieval system with most relevant features among wavelet and color features},
author = {Abdolreza Rashno and Elyas Rashno},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.02059},
year = {2019}
}