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题名自组织特征重加权结合相关反馈技术的CBIR算法
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作者
谭志伟
孙新领
孙挺
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机构
河南工学院计算机科学与技术系
西北大学可视化研究所
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2016年第23期47-51,共5页
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基金
国家重点基础研究发展规划(973计划)前期研究专项(2011CB311802)
河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520221
+1 种基金
14A520045)
河南省高等学校重点科研项目(15A520063)
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文摘
针对高级用户的描述对象与低级图像特征之间的语义差异问题,提出一种基于自组织特征重加权和相关反馈的CBIR算法。首先对查询图像和数据库图像采用Gabor小波变换和小波矩技术提取图像特征向量;然后进行相似性度量,同时为了最大程度地从相关图像中分离非相关图像,引入自组织特征重加权模式,确保非相关图像集没有单一的相关图像;最后将用户反馈和特征加权循环进行,直到得出用户满意的结果。仿真实验在Corel收集的1 000幅图像库上进行,对某些类别的图像,该算法的检索精度可高达97.5%,在无噪声情况下,对于前10幅图像,该算法的准确率为82.78%,对于前100幅图像,精度仅降到66.70%,在有噪声情况下,精度下降仅3%左右。相比其他优秀算法,该算法具有更高的精度和更好的噪声鲁棒性。
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关键词
图像特征
基于内容的图像检索
自组织特征重加权
GABOR小波变换
小波矩
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Keywords
image feature
content-based image retrieval
self-organized feature reweighting
Gabor wavelet transform
wavelet moment
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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