基于多视觉词典的显著性加权图像检索方法!.pdfVIP

ISSN1004—9037，CODENSCYCE4 cj．nuaa．edu．cn http：／／sj JournalofData and Acquisition ProcessingV。1．32，No．2，Mar．2017，pp．399—407E—mail：sjcj@nuaa．edu．cn 7．02．022 DoI：IO．16337疗．1004—9037．20l 7 ◎201byJournalofData and Acquisition Processing 基于多视觉词典的显著性加权图像检索方法 孔 超1’2’3 张化祥1’3 生海迪1’3 新技术重点实验室，济南，250014) 摘 要：针对视觉词典在图像表示与检索方面的应用需求，本文提出了一种基于多视觉词典与显著性 加权相结合的图像检索方法，实现了图像多特征的显著性稀疏表示。该方法首先划分图像为小块，提取 图像块的多种底层特征，然后将其作为输入向量，通过非负稀疏编码分别学习图像块多种特征对应的视 觉词典，将得到的图像块稀疏向量经过显著性汇总方法引入空间信息并作显著性加权处理，形成整幅图 行仿真实验，与单一视觉词典的方法对比，结果表明本文方法能够有效提高图像检索的准确率。 关键词：多视觉词典；非负稀疏编码；显著性加权；相似性度量 中图分类号：TP391 文献标志码：A RetrieValBasedon for VisualDictionaries Image SaliencyWeighted Multiple Kong Haidil3 Cha01’2w，ZhangHuaxian91w，Sheng (1．SchoolofInformation NormaI GridofChina ScienceEngineering，Shand。ng Provincial forNovelDistributedSoftware Technology，Jinan，250002，China；3．ShandongKeyLaborat。ry ComputerTechnology， Jinan，250014，China) viewof Abstract：In ofvisual in and applicationrequirementsdictionaryimagerepresentationretrieval， this an retrievalmethodonthe paper image based combinationof visualdictionariesand proposes multiple can featureswith and isdi— saIiencyweight，whichrepresentimage Firstly，the saliencysparsity． image videdinto differentkindsof featuresof blocksare blocks，and underlying image