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摘要
由于基于全图的图像检索算法提取的特征存在噪声,而且只具备低层的描述能力,所以基于显著性检测的图像检索算法中,图像显著部分的不确定性会使显著性检测和图像分割后所得到的显著区域容易丢失重要信息,导致检索准确率低.提出一种基于三支决策粗糙集的图像检索算法.为了提取出图像的有用信息,忽略无关信息,该算法利用三支决策粗糙集理论将图像划分为显著区域、非显著区域和模糊区域,分别对显著区域和模糊区域提取特征,并共同参与检索.实验结果表明,该算法在Corel-1000数据集下,与现有先进算法相比,能有效地提高检索的准确率.
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