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基于矩形代数和公共模式方法的相似图像检索-深圳大学学报理工版
Vol. 29 No.2 第29卷第2期 深圳大学学报理工版 2012 年3 月 JOURNAL OF SHENZHEN UNIVERSITY SCIENCE AND ENGINEERING Mar. 2012 【电子与信息科学/ Electronics and Information Science 基于矩形代数和公共模式方法的相似图像检索 刘大有,董蝉,王生生 吉林大学计算机科学与技术学院,长春 1 3001 2 摘要:指出了图像检索中公共模式方法(common pattern method , CPM) 所建立的 type-i 公共子图无 法精确描述区域问的空间拓扑关系.研究采用矩形代数表示 CPM中区域问的空间拓扑关系,得到了拓扑表 达更精确的相似性图像检索算法 ( SRRA) .该算法将对象抽象为最小边界矩形,采用矩形代数描述对象问 的二维空间关系,构建基于矩形代数的相似图,并从中寻找最大相似对象集合.实验结果表明, SRRA 不 仅在效率上优于基于 CPM的算法,且检索效果更符合用户要求. 关键词:数据挖掘;基于内容的图像检索;空间关系;相似性图像检索;矩形代数;语义检索;最小 边界矩形;模式识别 中图分类号: TP 39; TP 37 文献标识码: A doi: 10.3724/SP.J.1249.2012.02100 基于空间关系的CBIR算法[ 1 J (content-based 到的 SIM 算法, 将对象抽象成几何中心点, 利用 Drc image retrieval , CBI时 , 主要依据图像中对象之间 两点之间的角度描述对象间的空间关系,忽略了对 J . WANG[4-5 BE-string 排 的空间关系进行相似性检索.近十多年来,一些基 等提出基于2D 象自身大小 于空间关系的 CBIR算法陆续被提出. Gudivada 序的最大公共子序列 ( longest common subsequence , 等[ 2 J提出的 SIM EI-Kwae等[ 3 J扩展 SIM 算法及 得 LCS) 算法. 基于LCS 的算法考虑物体在两个维度 R R Received: 2011-04-17; Revised: 2011-08-29; Accepted: 2012-01-10 Foundation: National Natural Science Foundation of China , t Corresponding auth
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