基于精确勒让德矩和支持向量机的内容图像检索
计算机视觉与模式识别
2010-07-15 v1
摘要
文献中已有基于形状不变图像矩（即矩不变量和泽尼克矩）的内容图像检索系统。矩不变量和泽尼克矩在表示图像的形状特征方面表现良好。然而，矩不变量的非正交性和泽尼克矩的重建效果不佳限制了它们在内容图像检索中的应用。因此，需要一种高效且基于正交矩的内容图像检索系统。勒让德矩是正交的，计算速度更快，并且可以紧凑地表示图像形状特征。本文提出了一种针对灰度图像使用精确勒让德矩的内容图像检索系统。在检索效率和检索时间方面，所提出的内容图像检索系统优于其他基于矩的方法，即矩不变量和泽尼克矩。此外，通过采用支持向量机分类器，分类效率得到了提升。与基于堆叠欧拉向量结合改进矩不变量的现有内容图像检索算法相比，获得了改进的检索结果。
引用
@article{arxiv.1005.5437,
title = {Content Based Image Retrieval Using Exact Legendre Moments and Support Vector Machine},
author = {Ch. Srinivasa Rao and S. Srinivas Kumar and B. Chandra Mohan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1005.5437},
year = {2010}
}
备注
11 Pages, IJMA