【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2015年第32卷第8期 444-447页,共4页

【作 者】： 张锦华 [1,2] ; 乔蕊 [2] ; 汤跃明 [1]

【摘 要】 针对图像进行检索的过程中,由于图像特征受到拍摄分辨率、光线、亮度、拍摄角度的影响,造成图像特征多样化。传统方法忽略了图像的特征多样化对图像检索的干扰,导致无法有效实现图像特征的分类,提出考虑重叠特征分类的图像检索模型方法,在Contourlet变换域中引入Hu不变矩和均值标准差对特征进行提取并分解,分析每个方向子带系数的分布状态。利用非线性映射函数将原始数据映射至高维特征空间中完成分类,对图像进行初步检索,将所获取结果中前N幅图像看作是训练集,对正确样本进行标记,将训练集输入到支持向量机完成训练,获取图像分类器。通过上述分类器对所有图像之间的相对距离进行计算,根据其距离从大到小的顺序进行排列,输出最终结果。仿真结果表明,所提方法具有很高的检索正确率。