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首页> 外文会议>IEEE International Conference on E-Health and Bioengineering >Content-Based Image Retrieval using Local Binary Pattern, Intensity Histogram and Color Coherence Vector
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Content-Based Image Retrieval using Local Binary Pattern, Intensity Histogram and Color Coherence Vector

机译：使用局部二值模式，强度直方图和颜色相干矢量的基于内容的图像检索

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Local Binary Pattern (LBP) is an effective method for texture analysis, being appreciated for accuracy and computing power. The LBP operator is invariant to illumination and contrast changes in the image. Intensity Histogram is a simple method used to compare images with the advantage of being insensitive to small changes of camera position. The biggest disadvantage for this technique is that it provides no spatial information. The accuracy of Intensity Histogram can be increased by using a Color Coherence Vector (CCV). CCV partitions the histogram buckets based on spatial coherence. The paper presents those techniques in detail as well as and a comparison between the results of applying them on a set of ultrasounds images.
机译：本地二进制模式（LBP）是一种有效的纹理分析方法，其准确性和计算能力得到人们的赞赏。 LBP运算符对于图像的照明和对比度变化是不变的。强度直方图是一种用于比较图像的简单方法，其优点是对相机位置的微小变化不敏感。该技术的最大缺点是它不提供空间信息。强度直方图的准确性可以通过使用颜色相干矢量（CCV）来提高。 CCV根据空间相干性对直方图桶进行分区。本文详细介绍了这些技术，并将它们应用于一组超声图像的结果之间进行了比较。

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