【摘 要】
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目前大多数基于内容的图像检索CBIR（Content Based Image Retrieval)技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理等),这样图像的空间布局特征被忽略了.本文提出了一种基于分块
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目前大多数基于内容的图像检索CBIR（Content Based Image Retrieval)技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理等),这样图像的空间布局特征被忽略了.本文提出了一种基于分块区域的图像检索方法.首先用k-means聚类算法对图像进行区域分块,然后提取各分块区域的视觉特征,再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配,根据最小加权平均准则得到区域之间单个特征的特征距离,归一化后求和得到查询图像和目标图像的相似度.在1000幅通用图像库上的实验表明,该方法可以产生比较满意
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构造了一类具有函数垂直比例因子的迭代函数系,证明了它有唯一的吸引子.给定一组插值结点集,证明了吸引子是经过该插值结点集的分形插值曲面,即吸引子是某二元连续函数的图像