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基于树状小波分解的纹理图象检索
被引:18
作者
:
汪祖媛
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机构:
中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽大学电子工程与信息科学系,中国科学技术大学电子科学与技术系,中国科学技术大学电子科学与技术系,中国科学技术大学电子科学与技术系合肥,合肥,合肥,合肥,合肥
汪祖媛
梁栋
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机构:
中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽大学电子工程与信息科学系,中国科学技术大学电子科学与技术系,中国科学技术大学电子科学与技术系,中国科学技术大学电子科学与技术系合肥,合肥,合肥,合肥,合肥
梁栋
李斌
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机构:
中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽大学电子工程与信息科学系,中国科学技术大学电子科学与技术系,中国科学技术大学电子科学与技术系,中国科学技术大学电子科学与技术系合肥,合肥,合肥,合肥,合肥
李斌
李煊
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机构:
中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽大学电子工程与信息科学系,中国科学技术大学电子科学与技术系,中国科学技术大学电子科学与技术系,中国科学技术大学电子科学与技术系合肥,合肥,合肥,合肥,合肥
李煊
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机构:
庄镇泉
机构
:
[1]
中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽大学电子工程与信息科学系,中国科学技术大学电子科学与技术系,中国科学技术大学电子科学与技术系,中国科学技术大学电子科学与技术系合肥,合肥,合肥,合肥,合肥
来源
:
中国图象图形学报
|
2001年
/ 11期
关键词
:
纹理图象;
图象检索;
树状小波分解;
特征值;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.4 [模式识别与装置];
学科分类号
:
0811 ;
081101 ;
081104 ;
1405 ;
摘要
:
针对图象检索应具有简单、快速、有效等要求 ,提出了一种采用树状小波分解特征的纹理图象检索方法 ,该方法可以在相应的能量准则下 ,自适应地对图象进行子带分解 ,同时可利用小波函数分解的多分辨率与多方向特性 ,来形成能够在一定程度上对图象进行精确描述的特征矢量 ;在此基础上 ,又采用基于图象特征值的主分量分析方法 ,有效降低了特征矢量的维数 ;另外 ,基于用户需求的分层检索 ,还满足了用户不同层次的需求 .实验结果表明 ,该算法快速 ,有效 ,具有较强的应用价值
引用
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[1]
Using discriminant eigenfeatures for image retrieval. Swets D L, Weng John. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 1996
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Using discriminant eigenfeatures for image retrieval. Swets D L, Weng John. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 1996
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