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Enhanced Gabor wavelet correlogram feature for image indexing and retrieval

机译：增强的Gabor小波相关图功能，用于图像索引和检索

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In this paper, a new feature scheme called enhanced Gabor wavelet correlogram (EGWC) is proposed for image indexing and retrieval. EGWC uses Gabor wavelets to decompose the image into different scales and orientations. The Gabor wavelet coefficients are then quantized using optimized quantization thresholds. In the next step, the autocorrelogram of the quantized wavelet coefficients is computed in each wavelet scale and orientation. Finally, the EGWC index vector simply consists of the autocorrelogram coefficients. Due to non-orthogonality of Gabor decomposition, the resulting wavelet coefficients suffer from redundancy, which increases the computational cost and reduces the effectiveness of EGWC. Here, we present a solution to handle the redundancy problem using non-maximum suppression and adjustment of autocorrelogram distance parameters as a function of the wavelet scale. The retrieval results obtained by applying EGWC to index two image databases with 5,000 natural images and 1,792 texture images demonstrated its better performance in terms of retrieval rates with respect to the state-of-the-art content-based and multidirectional texture indexing algorithms.
机译：本文提出了一种新的特征方案，称为增强Gabor小波相关图（EGWC），用于图像索引和检索。 EGWC使用Gabor小波将图像分解为不同的比例和方向。然后，使用优化的量化阈值对Gabor小波系数进行量化。下一步，在每个小波尺度和方向上计算量化的小波系数的自相关图。最后，EGWC索引向量仅由自相关图系数组成。由于Gabor分解的非正交性，所得的小波系数具有冗余性，这增加了计算成本并降低了EGWC的有效性。在这里，我们提出了一种解决方案，使用非最大抑制和根据小波尺度调整自相关图距离参数来处理冗余问题。通过将EGWC应用到具有5,000个自然图像和1,792个纹理图像的两个图像数据库中而获得的检索结果表明，相对于基于最新内容的多方向纹理索引算法，该数据库在检索率方面具有更好的性能。

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