【摘 要】
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图像形状特征的提取是图像检索中重要的研究内容,本文提出一种基于复杂网络模型的图像形状特征提取方法。提取图像的SIFT关键点,在此基础上进行分块处理并逐一在每个子图上面
【机 构】
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北京工商大学理学院数学系,桂林理工大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(11101012),北京工商大学学科建设与研究生教育专项(2015XWYJS018)
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图像形状特征的提取是图像检索中重要的研究内容,本文提出一种基于复杂网络模型的图像形状特征提取方法。提取图像的SIFT关键点,在此基础上进行分块处理并逐一在每个子图上面构建复杂网络初始模型,利用最小生成树分解的方法对网络进行动态演化,提取不同子图不同时刻下的网络特征作为形状特征。本文将形状特征与颜色特征、纹理特征进行融合,通过实验比较,说明此融合方案在CBIR应用中确实具有优势。
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