基于特征关联融合的图像检索方法  

Image retrieval method based on feature-associated fusion

作　　者：刘润杰[1,2] 张化祥[1,2] 孔文杰[1,2] 

机构地区：[1]山东师范大学信息科学与工程学院 [2]山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,山东济南250014

出　　处：《济南大学学报（自然科学版）》2015年第5期327-332,共6页Journal of University of Jinan(Science and Technology)

基　　金：国家自然科学基金(61170145;61373081;61401260);教育部博士点基金(20113704110001);山东省自然科学基金(ZR2010FM021);山东省科技攻关计划(2013GGX10125)

摘　　要：鉴于单一特征检索效果的不足,提出基于颜色和纹理特征相互关联融合的图像检索新方法。利用非等间隔量化HSV颜色空间,提取图像的颜色特征,利用Gabor小波提取图像的纹理特征;对内容分布简单的检索图像,采用图像底层特征串行关联(FSC)方法,对内容分布复杂的检索图像,采用基于典型相关分析(CCA)的图像底层特征并行关联(FPC)的方法,融合颜色特征和纹理特征进而检索图像。Due to the shortcomings of single feature retrieval,a new image retrieval method based on color and texture features of underlying interrelated fusion for content-based image retrieval（ CBIR） is proposed. First,HSV color space is rationally quantified to extract the color features,and to extract image texture features by using wavelet transform. For retrieval images with simple content,the serial correlation method of image low-level features is used,and the canonical correlation analysis（ CCA） method is used for retrieval images with complex content,integraing color and texture features to retrieve images.

关 键 词：CBIR 颜色特征 纹理特征 CCA 特征融合 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]