Diseño y análisis de una técnica eficaz de recuperación de imágenes
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La recuperación de imágenes basada en el contenido utiliza características a nivel de imagen baja o de píxel, como el color, la textura y la forma. Y sobre la base de esta característica obtener las fotos correctas de los medios de almacenamiento. Pero aquí el problema clave para el investigador es encontrar la imagen más relevante de la base de datos primero o para una pequeña cantidad de iteración de búsqueda. A corto plazo, el histograma de color HSV es una excelente característica de la imagen y se ha utilizado en varios programas de investigación. En este artículo, el histogr...
La recuperación de imágenes basada en el contenido utiliza características a nivel de imagen baja o de píxel, como el color, la textura y la forma. Y sobre la base de esta característica obtener las fotos correctas de los medios de almacenamiento. Pero aquí el problema clave para el investigador es encontrar la imagen más relevante de la base de datos primero o para una pequeña cantidad de iteración de búsqueda. A corto plazo, el histograma de color HSV es una excelente característica de la imagen y se ha utilizado en varios programas de investigación. En este artículo, el histograma de color HSV se basa en una imagen para extraer un elemento de color y medir el valor del histograma por 72 barriles diferentes. El elemento de costura se elimina utilizando una transformada wavelet discreta que ayuda a eliminar el intrincado patrón presente en la imagen. La definición de una característica de histograma se utiliza para determinar la ubicación y los detalles geométricos de una imagen restando los bordes presentes en la imagen y combinando estos elementos en un único vector de elementos para poder ampliar adecuadamente la imagen. En el proceso de clasificación de la máquina vectorial se utiliza para clasificar las imágenes en diferentes categorías en consecuencia.
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