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Received:December 28, 2009 Revised:February 06, 2010
Received:December 28, 2009 Revised:February 06, 2010
中文摘要: 在基于目标区域的图像检索中，显著点是一种重要的点特征。针对经典的显著点提取算法SPARSE (Salient Points Auto-Reduction using Segmentation）存在的复杂度高等问题，提出了一种改进算法，利用动态阈值分割算法中的类间方差和类内方差对图像进行分割，然后用三个颜色特征和三个纹理特征对分割出的显著点进行特征标注，最后用欧氏距离对显著点特征向量进行相似性度量。实验结果表明，改进后算法提取的显著点用于图像检索具有较好的检索效果。
中文关键词: 显著点 动态阈值分割算法 图像检索
Abstract:In ROI-based image retrieval, salient point is an important point feature. The classic extraction algorithm of salient points-SPARSE(Salient Points Auto-Reduction using Segmentation) is more complex. This paper presents an improved algorithm, using dynamic threshold segmentation algorithm in the between-class variance and within-class variance of the image segmentation. And then it uses three color features and three texture features of the segmentation to point out the significant features of labeling. Finally it makes similarity measurement with Euclidean distance of feature vectors of salient points. Experimental results show that the improved algorithm’s extraction of salient points for image retrieval has better search results.
文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室开放基金(ZK208002);河南省教育厅自然科学基础研究基金(2008B520015，2009B520013);河南理工大学博士基金(B2008-61,B2009-91)
| Author Name | Affiliation |
| ZHAO Shan | 河南理工大学 计算机科学与技术学院 河南 焦作 454000；南京邮电大学 江苏省图像处理与图像通信重点实验室 江苏 南京 210003 |
| WANG Shui | 河南理工大学 计算机科学与技术学院 河南 焦作 454000 |
| Author Name | Affiliation |
| ZHAO Shan | 河南理工大学 计算机科学与技术学院 河南 焦作 454000；南京邮电大学 江苏省图像处理与图像通信重点实验室 江苏 南京 210003 |
| WANG Shui | 河南理工大学 计算机科学与技术学院 河南 焦作 454000 |
引用文本：
赵珊,王水.一种改进的提取显著点的图像检索技术①.计算机系统应用,2010,19(8):195-198
ZHAO Shan,WANG Shui.Improved Image Retrieval of Extraction Salient Points.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2010,19(8):195-198
赵珊,王水.一种改进的提取显著点的图像检索技术①.计算机系统应用,2010,19(8):195-198
ZHAO Shan,WANG Shui.Improved Image Retrieval of Extraction Salient Points.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2010,19(8):195-198
