广西师范大学学报(自然科学版) ›› 2013, Vol. 31 ›› Issue (3): 127-131.

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基于粒计算多层次结构相似度的图像检索

马媛媛1, 吕康2, 徐久成1   

  1. 1.河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007;
    2.河南省教育学院,河南郑州450046
  • 收稿日期:2013-05-28 出版日期:2013-09-20 发布日期:2018-11-26
  • 通讯作者: 徐久成(1963—),男,河南洛阳人,河南师范大学教授,博导。E-mail:xjch3701@sina.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61040037,60873104,U1204609);河南省科技攻关重点项目(112100210194)

Image Retrieval of Multi-level Similarity Based on Granular Computing

MA Yuan-yuan1, LÜ Kang2, XU Jiu-cheng1   

  1. 1.College of Computer and Information Technology,Henan Normal University,Xinxiang Henan 453007,China;
    2.Henan Institute of Education,Zhengzhou Henan 450046,China
  • Received:2013-05-28 Online:2013-09-20 Published:2018-11-26

摘要: 图像的每个点都与特征空间中的一个点即特征向量相对应,因而图像之间的相似度是可以由这些特征向量之间的距离来度量的。本文提出的基于粒计算的多层次结构相似度的智能图像检索系统,是一种统一的利用粒计算公式和按相似度确定图像检索的方案。该方法不仅在图像的特征提取和匹配时都使用粒计算方法,并且在分区检索和多特征检索等多个层面上综合使用粒计算,最大程度上提高了图像检索的智能化。

关键词: 粒计算, 多层次, 图像检索, 颜色

Abstract: Each of the image points are corresponding with a point of feature space which is called feature vector,and the similarity of images can be measured by the distance between the feature vectors.Multi-level similarity of intelligent image retrieval system based on granular computing proposed in this paper is a scheme using unified formula and similarity to retrieve image.The method uses granular computing method not only in the image feature extraction and matching,but also in partition retrieval and multi-feature retrieval,which largely improves the image retrieval intelligent.

Key words: granular computing, multi-level, image retrieval, color

中图分类号: 

  • TP391
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