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文檔簡介
1、本論文通過對基于壓縮域的圖像檢索技術(shù)研究的調(diào)研,選擇了"基于分形域的圖像檢索"這一極具挑戰(zhàn)性的課題進(jìn)行研究.著重研究了改進(jìn)的基于塊統(tǒng)計特性分形編碼算法,分形索引理論依據(jù),以及完全基于分形域的圖像檢索.文中對傳統(tǒng)的分形編碼算法進(jìn)行了概述,并通過對定義域塊和值域塊的統(tǒng)計特性分析,提出了改進(jìn)的基于塊統(tǒng)計特性分形編碼算法.由于并非所有的圖像特征(形狀、灰度直方圖等)都可以用來提取良好索引.通過對分形編解碼算法和分形迭代函數(shù)進(jìn)行分析,提出了分形碼
2、字(分形迭代函數(shù))能夠作為有效圖像特征提取良好索引的理論依據(jù),即分形碼字具有以下性質(zhì):兩圖像相似,分形碼字也相似,兩圖像不相似,分形碼字也不相似;分形碼字相似,解碼圖像也相似;分形碼字不相似,解碼圖像也不相似,并從理論上給予證明.其次分形碼字的維數(shù)過高,不宜直接作為索引來檢索圖像.本文提出完全從分形碼字中提取魯棒性(旋轉(zhuǎn)、平移等不變性)索引(Scale索引——分形碼字中Scale參數(shù)的直方圖和Hu invariant moment索引—
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