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搜索资源 - Image Retrieval CO
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一个图像图像检索的代码。。希望对大家有帮助。-An image image retrieval code. . We hope to be helpful.
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使用Weka分析环境开发的基于Java的图像分割及基于内容检索程序，分割采用最小生成树分割法，检索利用的是小波和共生矩阵提取的特征。-Analysis using the Weka environment for the development of Java-based content-based image segmentation and retrieval procedures, division of segmentation using minimum spanning tree,
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Hu的七个不变矩在图像匹配检索中适用广泛。本代码仅计算图像间Hu的七个矩的D2大小，直观的了解Hu矩的应用-seven moment invariants in image retrieval in the application of broad match. Only the calculation of the code between the image of the seven Hu moments D2 size, intuitive understanding of the app
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实现了图象检索的功能,其中包括颜色直方图和灰度共生距阵.-The realization of the image retrieval function, including color histogram and the Gray Level Co-occurrence matrix.
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多媒体技术的发展和视觉信息的飞速膨胀迫切需要对视觉信息资源的有效管理和检索。由此，基于内容的图像和视频检索技术得到了越来越多的重视，成为了多媒体信息检索和图像处理领域中的重要研究方向。CBIR技术将对大规模图像信息的管理和访问提供有力支持。
本文这种介绍了内容图像检索的灰度特征实现方法，具有理论意义和实际应用价值。针对基于内容图像检索技术进行了研究，介绍了其研究现状和关键技术，讨论了其技术瓶颈和发展趋势。共生矩阵法，是对图像的所有像元进行统计调查，以便描述其灰度分布的一种方法。分析了这种基于
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详细描述了基于颜色特征的图像检索技术 利用共生矩阵和综合模糊直方图检索-A detailed descr iption of Color-based Image Retrieval technology, the use of co-occurrence matrix and synthesis of fuzzy histogram Search
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文是一种基于灰度共生矩阵的图像相似性检索算法，首先将图像分成互不重叠的子图像块，根据子图像
块中像素间灰度差别重新设置每个像素的灰度值为0或l，然后将整个图像重新划分成子块，对子块编码，最后借
助共生矩阵提取的不同方向的特征值来检索图像的相似性。实验结果表明本文算法对图像相似性的检索比传统
方法GLCM、CCM更有效，且检索效率较高，更重要的是此算法还可以反应不同方向上图像的相似度。-Man is an image based on gray level co-occurrence
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基于HSV颜色直方图和共生矩阵的邮票图像检索-Based on HSV color histogram and the co-occurrence matrix of the stamp image retrieval
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灰度共生矩阵 在提取纹理特征时存在的问题，提出一种基于方块编码（BTC）的图像纹理特征的检索算法。
-gray level co-occurrence matrix A novel image retrieval method based on block truncation coding(BTC) is proposed to solve the problems of gray level co-occurrence matrix
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计算图像的灰度共生矩阵，及相关的纹理信息，主要用于图像检索和分类-Calculate the image gray level co-occurrence matrix, and the texture information, mainly for image retrieval and classification
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This paper has a further exploration and study of visual feature extraction. According to the HSV (Hue, Saturation, Value) color space, the work of color feature extraction is finished, the process is as follows: quantifying the color space in non-eq
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基于Matlab环境的利用灰度共生矩阵实现的图像检索算法-To realize the image retrieval algorithe based on gray-level co-occurrence matrix by using Matlab
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% 图像检索——纹理特征
%基于共生矩阵纹理特征提取，d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵
%所用图像灰度级均为256
%参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》(% image retrieval - texture features
% based on co-occurrence matrix texture feature extraction, d=1, theta, =0 degrees, 45 degrees, 90 degrees, 135 degrees
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