基于分解子带的图像编码称为频带分割编码，其基本思想是把信号分解成低分辨率的平滑近似和高频细节两部分，分别称为低频子带和高频子带。对每个生成的子带又可以用同样的方式进一步分解。图7-25说明了一幅图像经过二级小波变换的过程以及形成的各个子带分布。为此，考虑设计基于ap2的图像分解和重构。实际上，对于二维图像的分解可通过一维滤波器分别在行列方向上进行。......
2025-09-29
基于局部特征和原型匹配的图像检索技术
【摘要】：现有的图像检索方式主要分为两种：基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。针对以上两点问题，本书对局部特征提取技术和相关反馈技术进行了深入的研究分析，提出了一种基于局部特征的图像检索方法。
现有的图像检索方式主要分为两种：基于文本的图像检索（Text-Based Im-age Retrieval，TBIR）和基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval，CBIR）。前者自20世纪70年代发展至今取得了一定的成果［186，187，188］，但是三个突出的局限性使得它很难适应现实的要求：海量数据的标注耗时费力；主观性强，不同的理解导致对同一图像的标注差异很大；图像丰富的内容很难用少量文字描述清楚。
而基于内容的图像检索技术则通过图像的颜色、纹理、形状等视觉特征实现了“以图找图”的查询模式，其处理过程融合了图像分析、模式识别以及人机交互等多种技术，从20世纪90年代开始，逐渐成为了图像检索方向的研究热点［189，190，191］。随着在生产生活中的大量应用，基于内容的图像检索方法也显现出了一些不足，一方面是目前常用的图像特征大都是整体特征，如不变矩、纹理、欧拉向量、颜色直方图等，不能准确地表达场景信息和物体的本质属性；另一方面，由于图像理解技术的局限和用户界面的限制，检索系统给出的初始结果往往不能很好地满足用户的信息需求。(https://www.chuimin.cn)
针对以上两点问题，本书对局部特征提取技术和相关反馈技术进行了深入的研究分析，提出了一种基于局部特征的图像检索方法。实验结果表明，该方法效果良好、性能稳定，有很大的发展潜力和广阔的应用前景。
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2025-09-29
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2025-09-29
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2025-09-29
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2025-09-29
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