【摘 要】
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针对现有的图像检索中低级视觉特征问题,提出了一种基于多特征融合的图像检索方法。首先,在HSV空间中对图像进行非均匀量化,储存图像颜色特征的同时降低计算复杂度。其次,采
【基金项目】
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山东省重点研发计划项目，项目编号：2015GGX101020;2019年青岛科技大学大学生创新创业训练计划项目，项目名称：基于胶囊神经网络和卷积神经网络的目标识别方法研究;山东省研究生教育创新计划项目，项目编号：SDYY16010;山东省教育科学“十二五”规划课题，项目编号：YBS15014
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针对现有的图像检索中低级视觉特征问题,提出了一种基于多特征融合的图像检索方法。首先,在HSV空间中对图像进行非均匀量化,储存图像颜色特征的同时降低计算复杂度。其次,采用CCM、LBP、DBPMM方法分别对量化后的矩阵提取纹理特征,并对其进行融合,得到检索特征矩阵,然后通过欧氏距离函数度量图像相关性,实现图像检索。最后,在ZuBuD、Corel标准库上进行对比实验,结果表明,该方法比单一特征检索具有更好的检索效果,且鲁棒性更高。
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