Farkli Boyutlarda Görüntülerde Uyarlamali Yerel Pencere İle Benzerli̇k Ölçümü

Abstract

İçerik tabanlı görüntü erişim yöntemleri, renk, desen ve şekil bilgileri gibi farklı özelliklere ihtiyaç duymaktadır. Araştırmacılar, görüntü histogramından elde edilen verileri de bu bağlamda kullanmaktadır. Histogram bilgileri, yerel veya global olarak hesaplanır. Ancak, aynı içeriğe sahip olsalar da, farklı en / boy oranlarına sahip görüntülerde yerel yaklaşımlar kullanılamamakta ve tüm pikselleri işleyen yöntemler ile de her zaman istenilen sonuca varılamamaktadır. Bu çalışmada, farklı boyutlarda iki görüntüden, eşit sayıda pencere alınarak, görüntülerin benzerlik ölçümünde kullanılan ve yerel histograma dayanan yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem, Weizmann tekli nesne görüntü bölütleme veritabanındaki 100 görüntü üzerinde test edilmiş ve yöntemin başarısı global histogram yaklaşımlarıyla karşılaştırılmıştır.

Image Retrieval Using Pixel Similarity

“…It's easy to compute, and robust to scaling and rotation, making it an e cient feature vector. Many studies are using the histogram [14][15][16][17][18]. However, in general, the use of histograms is an approach that neglects local features.…”