【摘 要】
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针对单一特征不能很好地表述图像的问题, 提出了一种融合多特征的图像检索算法.首先, 提取查询图像和图像库中样本图像的GIST （ Gener alized S earch Tree ）特征, 用欧氏距
【机 构】
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中南林业科技大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772561,61602528,61602529)
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针对单一特征不能很好地表述图像的问题, 提出了一种融合多特征的图像检索算法.首先, 提取查询图像和图像库中样本图像的GIST （ Gener alized S earch Tree ）特征, 用欧氏距离衡量图像间的 GIST相似度值, 根据查询图像的GIST 特征在图像库中进行检索, 将结果按相似度进行排序; 然后, 提取查询图像和返回结果中前k 幅图像的尺度不变特征变换（ SIFT ）特征, 使用BBF （Best Bin First） 算法进行特征匹配; 最后, 通过特征点匹配点对数排序并返回检索
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