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首页> 外文会议>2012 2nd International Conference on Communications and Information Technology >Image retrieval based on wavelet sub-bands and fuzzy weighted regions
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Image retrieval based on wavelet sub-bands and fuzzy weighted regions

机译：基于小波子带和模糊加权区域的图像检索

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Avoiding the “curse of dimensionality” in contentbased image retrieval becomes one of the most essential tasks to achieve because of the high number of stocked images as well as the high dimensionality of the descriptive vectors'' space. In this context, our work consists on minimizing low-level features describing an image by using a reduced descriptor that combines color and texture information which is wavelet transformation. In fact, we propose to describe the image by high frequency subbands of discrete wavelet transformation (DWT) related to weighted salient regions after a fuzzy segmentation step. Moreover, images comparison guided by the most weighted regions is presented. Experiments and comparative study with other similar works prove the efficiency of the proposed approach for image retrieval in heterogeneous image bases.
机译：在基于内容的图像检索中，避免“维数诅咒”成为要实现的最基本任务之一，这是因为库存的图像数量很大，而且描述矢量的空间维数很高。在这种情况下，我们的工作在于通过使用结合了颜色和纹理信息（即小波变换）的精简描述符，来最小化描述图像的低级特征。实际上，我们建议在模糊分割步骤之后，通过与加权显着区域相关的离散小波变换（DWT）的高频子带来描述图像。此外，提出了由最加权区域指导的图像比较。实验和与其他类似作品的比较研究证明了该方法在异构图像库中进行图像检索的有效性。

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