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基于分塊顏色矩和灰度共生矩陣的圖像檢索_岳磊
隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，以圖像、音頻、視頻為主的多媒體信息不斷涌現(xiàn)。圖像作為最常見(jiàn)的多媒體信息的存儲(chǔ)載體，能夠直觀(guān)豐富地描述對(duì)象、場(chǎng)景和情感。目前，基于內(nèi)容的圖像檢索（CBIR，Content Based Image Retrieval）技術(shù)成為人們對(duì)圖像信息資源進(jìn)行管理和使用的研究熱點(diǎn)， 主要利用圖像自身的顏色、形狀、紋理等視覺(jué)特征，不再僅僅局限于傳統(tǒng)的“以關(guān)鍵字找圖”的查詢(xún)模式。而如何合理高效地提取圖像特征建立索引成了實(shí)現(xiàn)圖像檢索的關(guān)鍵。顏色是描述一幅圖像最簡(jiǎn)便而有效的特征， 顏色分布的差異給人的感覺(jué)最為直觀(guān)。在基于顏色特征進(jìn)行檢索的方法中，最常用的是 Swain 和 Ballard 提出的全局顏色直方圖（GCH，Global Color Histogram），全局顏色直方圖計(jì)算簡(jiǎn)單，而且具有平移和旋轉(zhuǎn)不變性的優(yōu)點(diǎn)，但是無(wú)法描述顏色組成之間的空間分布關(guān)系。 Stricker 提出的分塊顏色矩的概念，主觀(guān)地將圖像劃分成合適的子塊，然后對(duì)每個(gè)子塊提取相應(yīng)的局部顏色特征。本文在此基礎(chǔ)上對(duì)圖像進(jìn)行分塊，通過(guò)計(jì)算局部顏色矩來(lái)提取顏色特征。
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