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基于NAM的多子模式图像表示和检索方法研究

《基于NAM的多子模式图像表示和检索方法研究》

1.       基于NAM的图像检索方法

(1)     基于NAM的图像颜色检索分析

对于基于直方图的图像检索而言，经常利用直方图之间的距离来表示相似性，显然，距离和相似性具有相反的属性，距离越小，相似性越大。表示图像之间相似性的距离公式有很多，针对灰度直方图的特性，本章将选取欧拉距离和Minkowski距离作为相似性评判标准。

整个过程： 其实就是统计直方图，然后再使用两个距离进行评测，这个是比较简单的过程。

(2)     基于Pnam的图像形状检索

因此在采用了PNAM方法对图像进行表示后，对图像的形状检索转换成

为对相似多边形的检索问题。

采用PNAM的方法对图像进行表示，不需要对形状的提取特别进行处理，只需要直接从PNAM编码算法输出的多边形子模式队列中取得某个具体的子模式节点即可。形状特征有很多种，我们不可能将所有的形状特征都计算一遍，因此如何对形状特征进行选取，如何具体计算就比较关键。

PNAM使用生长算法来进行边缘提取

PNAM使用多边形边界的方法提取多边形，然后使用算法对多边形进行匹配

 

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