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Content Based Image Retrieval Approach Based on Top-Hat Transform And Modified Local Binary Patterns

机译：基于顶帽子变换和改进的局部二值模式的基于内容的图像检索方法

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In this paper a robust approach is proposed for content based image retrieval (CBIR) using texture analysis techniques. The proposed approach includes three main steps. In the first one, shape detection is done based on Top-Hat transform to detect and crop object part of the image. Second step is included a texture feature representation algorithm using color local binary patterns (CLBP) and local variance features. Finally, to retrieve mostly closing matching images to the query, log likelihood ratio is used. The performance of the proposed approach is evaluated using Corel and Simplicity image sets and it compared by some of other well-known approaches in terms of precision and recall which shows the superiority of the proposed approach. Low noise sensitivity, rotation invariant, shift invariant, gray scale invariant and low computational complexity are some of other advantages.
机译：本文提出了一种鲁棒的方法，用于使用纹理分析技术的基于内容的图像检索（CBIR）。提议的方法包括三个主要步骤。在第一个中，基于Top-Hat变换进行形状检测以检测和裁剪图像的对象部分。第二步包括使用颜色局部二进制图案（CLBP）和局部方差特征的纹理特征表示算法。最后，要检索查询的大部分接近匹配图像，请使用对数似然比。使用Corel和Simplicity图像集评估了所提出方法的性能，并与其他一些知名方法在准确性和召回率方面进行了比较，这表明了所提出方法的优越性。低噪声灵敏度，旋转不变，移位不变，灰度不变和计算复杂度低是其他一些优点。

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