【摘 要】
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该文对利用颜色特征进行图象检索的几个关键问题:颜色空间的选择以及不同颜色空间之间的转化,颜色空间的量化和颜色直方图的相似性度量进行了讨论.基于形状特征的图象检索包
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该文对利用颜色特征进行图象检索的几个关键问题:颜色空间的选择以及不同颜色空间之间的转化,颜色空间的量化和颜色直方图的相似性度量进行了讨论.基于形状特征的图象检索包括三个主要的方面:图象中目标的分割,目标形状特征的提取以及形状特征的相似性度量.其中,前两个问题是最关键的,它们也一直是计算机视觉研究领域中非常活跃的两大课题.边缘检测技术是一种典型的图象分割方法.该文研究了基于小波变换的多尺度边缘检测算法,并把它应用于有噪图象的边缘检测,发现这种算法对有噪图象的边缘检测优于经典的边缘检测算子.形状是物体的本质特征之一.在目标识别和图象检索中提取的形状特征应该具有平移、旋转和尺度不变性.该文首先研究了不变矩描述子,发现这种形状特征在离散状态下是不稳定的,当目标发生任意角度的旋转和任意尺度的缩放时,"不变矩"就可能失去不变性.这就影响了它在实际中的应用.然后我们又研究了基于傅立叶变换系数的形状特征提取方法即傅立叶描述子.由于傅立叶变换系数有能量向低频集中的特性,所以仅选用少数傅立叶变换系数就可以达到提取目标形状特征的目的,然后对它们进行规范化,从而得到与目标的平移、旋转、尺度变化以及边界的起点选择无关的傅立叶描述子.该文把傅立叶描述子应用于基于形状特征的图象检索,取得了非常好的效果.
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