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摘 要：在本文中,我们提出了一种新颖的特征描述符用于图像检索,即基元结构直方图.它使用了颜色和边缘方向信息来描述图像的基元结构信息.在特征提取时,我们使用更符合人眼的视觉认知机制的HSV颜色空间.在相关反馈阶段,我们对权重进行不断的更新,以达到更好的检索效果.
关 键 词 ：特征提取；基元结构直方图；相关反馈
中图分类号：TP391.3
1.基元结构直方图
1.1 HSV颜色空间及量化
相对RGB颜色空间,HSV颜色空间更加符合人眼的视觉认知机制.H指色相,即色彩的基本属性；S是饱和度,即色彩的纯度；V是明度,即明亮程度.为了提取颜色信息并且简化操作,我们将大小为M×N的图像的H,S,V三个通道分别均匀的量化成3个级别,共获得27种颜色级别.设C（x,y）为量化后的图像,其中x等于[0,1,等,M-1],y等于[0,1,等,N-1],C（x,y）的取值范围为[0,1,等,26].
1.2 边缘方向的提取和量化
我们使用Sobel算子计算一幅全彩色图像的红,绿,蓝三个通道的梯度值.设a等于（Hx,Sx,Vx）,b等于（Hy,Sy,Vy）,其中Hx,Sx,Vx分别表示H,S,V三个通道沿着水平方向的梯度,Hy,Sy,Vy表示垂直方向的梯度.
a,b之间的角度为：
（1）
当一幅图像每个像素点的纹理方向都计算出来之后,我们将其均匀的量化成18个级别,每个级别的角度间隔为10°.
大学计算机科学本科毕业论文怎么写
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1.3 基元结构图
在图像的一个2×2的方格,如果有两个像素点的值相同,则认为这些像素点形成一种基元,构建基元图时,使用的是量化后的颜色索引图,将2×2方格在图像上以2为步长遍历,判断是否有基元出现在方格中,如果方格中的数值符合其中的一个基元模型,方格中的四个数值全部保留；若不符合任何一个模型,则方格中的所有数值都置为0.
1.4 特征表示
本文充分融
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