18、MPEG - 7颜色描述符与图像纹理特征解析

MPEG - 7颜色描述符与图像纹理特征解析

在图像处理和内容检索领域,颜色和纹理是图像的重要视觉特征。下面将详细介绍MPEG - 7颜色描述符以及图像纹理特征的相关内容。

MPEG - 7颜色描述符

MPEG - 7标准中包含了多种颜色描述符,用于对图像的颜色特征进行有效表示和检索。

可分级颜色描述符(SCD)

SCD在颜色特征表示上具有独特优势。其幅度部分的重要位可以跳过,仅用符号位表示(每个系数1位)时极为紧凑,同时还能保持良好的检索效率。在最高精度级别下,幅度部分根据各个系数的相关性用1 - 8位表示。Haar系数的计算简单,不会增加特征提取和匹配的复杂度。不同大小的SCD表示可以通过匹配与初始直方图较粗近似对应的Haar系数子集来轻松比较。对于给定的查询,可先匹配粗粒度的SCD表示以从数据库中选择图像候选子集,然后仅对该子集应用更多系数进行精细匹配。
流程如下:
1. 输入查询图像。
2. 生成粗粒度SCD表示。
3. 与数据库中图像的SCD表示进行匹配,选择候选子集。
4. 对候选子集应用更多系数进行精细匹配。

GoP描述符将SCD扩展到图像集合、视频片段或运动区域。通过对集合中各个项目的单独直方图进行平均、中值滤波和直方图交集操作,形成整个集合的联合颜色直方图,然后像SCD一样使用Haar变换对其进行编码。

颜色结构描述符(CSD)

CSD使用HMMD颜色空间和8×8的结构元素来表示图像中的局部颜色结构。在MPEG - 7中支持HMMD颜色空间,其中色调与HSV空间中的含义相同,max和min分别是R、G、B值中的最大值和最小值,

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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