Progettazione e analisi di una tecnica efficiente di recupero delle immagini
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Il recupero delle immagini basato sul contenuto usa le caratteristiche a un livello basso o di pixel dell'immagine, come il colore, la struttura e la forma. E sulla base di questa caratteristica ottiene le foto giuste dai supporti di memorizzazione. Ma qui il problema chiave per il ricercatore è trovare l'immagine più rilevante dal database prima o per una piccola quantità di iterazioni di ricerca. A breve termine l'istogramma di colore HSV è un'eccellente caratteristica dell'immagine ed è stato usato in vari programmi di ricerca. In questo articolo, l'istogramma di colore HSV è basato s...
Il recupero delle immagini basato sul contenuto usa le caratteristiche a un livello basso o di pixel dell'immagine, come il colore, la struttura e la forma. E sulla base di questa caratteristica ottiene le foto giuste dai supporti di memorizzazione. Ma qui il problema chiave per il ricercatore è trovare l'immagine più rilevante dal database prima o per una piccola quantità di iterazioni di ricerca. A breve termine l'istogramma di colore HSV è un'eccellente caratteristica dell'immagine ed è stato usato in vari programmi di ricerca. In questo articolo, l'istogramma di colore HSV è basato su un'immagine per estrarre un elemento di colore e misurare il valore dell'istogramma da 72 botti diverse. L'elemento di cucitura viene rimosso utilizzando una trasformata wavelet discreta che aiuta a rimuovere il modello intricato presente nell'immagine. La definizione di una caratteristica dell'istogramma è usata per determinare la posizione e i dettagli geometrici di un'immagine sottraendo i bordi presenti nell'immagine e combinando questi elementi in un unico vettore di elementi in modo da poter ingrandire correttamente l'immagine. Nel processo di classificazione la macchina classificatrice vettoriale è usata per classificare le immagini in diverse categorie di conseguenza.
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