Abstrato

UM PADRÃO TETRA LOCAL MELHORADO PARA A RECUPERAÇÃO DE IMAGENS BASEADA NO CONTEÚDO

Thangadurai K, Bhuvana S, Dr. Radhakrishnan R

Recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR) - uma aplicação da técnica de visão por computador, aborda o problema da pesquisa de imagens digitais em grandes bases de dados. Esta abordagem emergente inclui o Padrão Binário Local (LBP), Padrão Derivativo Local (LDP), Padrão Ternário Local (LTP) e Padrão de Magnitude. Neste artigo, é proposto um padrão Tetra local (LTrP) para o método CBIR baseado na direção horizontal e vertical e inclui também o padrão de magnitude referente ao padrão uniforme e ao padrão não uniforme (i.e., todos os pixéis de uma imagem). Ao contrário do método convencional que codifica a relação entre o pixel referenciado e os seus vizinhos circundantes, o cálculo da diferença de níveis de cinzento e o padrão de magnitude refere-se ao padrão uniforme, apenas o proposto inclui 1). Pré-processamento e direção do pixel que utiliza a técnica de pré-processamento, ou seja, redimensionar e calcular as derivadas de primeira ordem juntamente com e. 2). Extração de padrões utilizando LTrP e LBP utilizados para classificar cada pixel utilizando a direção tetra e separar em padrões binários 3). A extração do padrão de magnitude é recolhida usando magnitudes de derivadas. 4). Finalmente, o método híbrido é estabelecido para extrair a característica da imagem combinando LTrP, LBP e padrão de magnitude que é utilizado para melhorar o desempenho. A análise de desempenho mostra que o método proposto melhora o resultado de recuperação de 73,4%/42,7% para 79,5%/47,8% em termos de precisão média/recuperação média na base de dados.