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基于粒计算的空间特征提取及其检索的研究_宋俊雅
随着多媒体和网络技术的迅猛发展以及数字图像的广泛应用，数字图像的数据量迅速增大，为了能够从海量的图像数据中快速、准确地查找用户所需的图像，图像检索技术成为一个新的研究热点。图像检索的目的就是为了解决图像数据库与用户需求的匹配和选择问题。目前，基于图像单一特征的检索方法已不能满足用户检索图像的需要，CBIR 系统要想达到真正实用，必须综合多种特征。因此，本项目综合图像考虑各特征的特点，基于粒计算理论，利用不同特征优势互补的效果，以提高检索的效率和准确性。本项目是基于粒计算的相似性度量理论， 运用相似性度量算法求图像的贴近度，结合反馈机制，设计基于粒计算的融合图像颜色、形状、纹理及空间特征的图像检索算法。文献提出了运用粒计算理论，融合图像的颜色、形状及纹理特征进行图像检索，本文在文献的基础上提出了提取及粒化图像的空间特征，并设计融合这四个特征的算法进行图像检索，此算法的复杂度低，能够在很大程度上提高图像检索的效率和准确性。
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