模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2013, Vol. 26 Issue (1): 90-98    DOI:
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一种改进的颜色共生矩阵纹理描述符
徐少平1,李春泉1,2,胡凌燕1,杨晓辉1,2,江顺亮1
1.南昌大学信息工程学院南昌330031
2.南昌大学机电工程学院南昌330031
An Improved Color Cooccurrence Matrix Texture Descriptor
XU Shao-Ping1,LI Chun-Quan1,2,HU Ling-Yan1,YANG Xiao-Hui1,2,JIANG Shun-Liang1
1.School of Information Engineering,Nanchang University,Nanchang 330031
2.School of Mechanical Electrical Engineering,Nanchang University,Nanchang 330031

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摘要 利用模糊连续三角模运算定义的相似性度量描述彩色图像中像素点之间的差异程度,提出一种改进的颜色纹理特征描述符。该描述符首先将彩色图像多通道颜色信息按照间隔距离和方向进行有效融合并转换为伪灰度图像,然后再用灰度共生矩阵法提取图像的纹理特征矢量。在基于内容的图像检索测试平台上完成的实验表明,改进的纹理描述符所需特征矢量的维数与灰度共生矩阵描述符相同,而描述能力却能与各类颜色共生矩阵描述符相当,有效地实现了图像中纹理和颜色特征融合提取,提高了图像检索性能。
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作者相关文章
徐少平
李春泉
胡凌燕
杨晓辉
江顺亮
关键词 连续三角模相似性度量颜色共生矩阵伪灰度图像基于内容的图像检索    
Abstract:Utilizing similarity measure defined by the fuzzy continuous t-norm operator to describe the degree of difference between pixels in color images,an improved color cooccurrence matrix texture descriptor is proposed. In accordance with the predefined interval of distances and directions,the multi-channel color information of original color image is effectively integrated and converted to pseudo-gray images. Then,gray level cooccurrence matrix (GLCM) texture method is used to extract feature vector for the pseudo-gray image. A large number of experiments are performed on the content-based image retrieval prototype platform and the results show that compared with other types of texture descriptors,the improved texture descriptor has the same feature vector dimension as the GLCM descriptor,while its description ability matches with all kinds of color cooccurrence matrix descriptor. The improved texture descriptor effectively achieves the integration of texture and color characteristics and improves the image retrieval performance.
Key wordsContinuous t-Norm    Similarity Measure    Color Cooccurrence Matrix    Pseudo-Gray Image    Content-Based Image Retrieval   
收稿日期: 2012-02-21     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61163023,61175072)、江西省自然科学基金项目(No.20114BAB211024)、江西省教育厅科技计划项目(No.GJJ11284,GJJ12133)资助
作者简介: 徐少平(通讯作者),男,1976年生,博士,副教授,主要研究方向为图形图像处理技术、机器视觉、虚拟手术仿真等。E-mail:xushaoping@ncu。edu。cn。李春泉,男,1980年生,讲师,博士研究生,主要研究方向为力反馈设备设计。胡凌燕,女,1978年生,博士,副教授,主要研究方向为智能控制算法。杨晓辉,男,1978年生,讲师,博士研究生,主要研究方向为智能控制算法。江顺亮,男,1965年生,教授,博士生导师,主要研究方向为计算机仿真、人工智能。
引用本文:   
徐少平,李春泉,胡凌燕,杨晓辉,江顺亮. 一种改进的颜色共生矩阵纹理描述符[J]. 模式识别与人工智能, 2013, 26(1): 90-98. XU Shao-Ping,LI Chun-Quan,HU Ling-Yan,YANG Xiao-Hui,JIANG Shun-Liang. An Improved Color Cooccurrence Matrix Texture Descriptor. , 2013, 26(1): 90-98.
链接本文:  
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