...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Signal processing >Rotation-invariant texture retrieval using wavelet-based hidden Markov trees
【24h】

Rotation-invariant texture retrieval using wavelet-based hidden Markov trees

机译：使用基于小波的隐马尔可夫树进行旋转不变纹理检索

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this paper, we present a novel approach for rotation-invariant texture retrieval using multistated wavelet-based hidden Markov trees (MWHMT). We propose a new model to capture statistical dependencies across three independent wavelet subbands. The proposed approach has been applied to CBIR application, rotation-invariant texture retrieval. The feature extraction of the texture is then performed using the signature of the texture, which is generated from the wavelet coefficients of each subband across each scale. We used Kullback-Leibler (KL) distance measure to find the similarity between textures. We have tested our approach for Brodatz texture database and evaluate the retrieval performance in terms of precision and recall. The experimental results show that the proposed method outperforms earlier wavelet-based methods.
机译：在本文中，我们提出了一种使用多态基于小波的隐马尔可夫树（MWHMT）进行旋转不变纹理检索的新方法。我们提出了一个新模型来捕获三个独立小波子带之间的统计依赖性。所提出的方法已应用于CBIR应用，旋转不变纹理检索。然后，使用纹理的签名执行纹理的特征提取，该纹理的签名是从每个子带上每个尺度的小波系数生成的。我们使用Kullback-Leibler（KL）距离度量来找到纹理之间的相似性。我们已经测试了Brodatz纹理数据库的方法，并根据精度和查全率评估了检索性能。实验结果表明，该方法优于早期的基于小波的方法。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号