计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (5): 257-259.
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摘要： 本文提出了一种基于感兴趣区域（ROI）综合多特征和相关反馈的图像检索算法。在对图像进行四又树分解的基础上，由用户选择感兴趣区域，综合颜色、纹理和形状三种底层特征进行多层感兴趣区域检索；由相关反馈技术体现用户感知的主观性，通过调整感兴趣区域、特征间、特征内的权重来提高查准率。给出了改进的CBIR通用模型和特征权重模型。实现了一个图像检索原型系统，将不同实验结果进行了比较和分析，实验结果表明，该文提出的方法具有良好的检索效果。
关键词: 基于内容的图像检索（CBIR） 感兴趣区域（ROI） 相关反馈 多特征 区域权重
Abstract: An image retrieval algorithm by combining multiple features and relevance feedback based on ROI is proposed in this paper. This algorithrn firstly decomposes the images by quad-tree, and then the color, texture and shape features based on ROI selected by
Key words: Content-based image retrieval （CBIR） ,Region of interest（ROI）, Relevance feedback, Multiple features, Region weight
. 基于ROI多特征和相关反馈的图像检索算法[J]. 计算机科学, 2008, 35(5): 257-259. https://doi.org/
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