模糊隶属度融合多层前馈神经网络的CBIR方法

针对大多数现有基于内容的图像检索方法的性能很大程度上依赖分类器的问题,提出了一种基于模糊隶属度融合神经网络的CBIR方法。首先,利用离散小波变换进行特征提取；然后,使用神经网络计算查询图像的类标签和模糊类隶属度；最后,利用简单与加权距离度量的组合在完整搜索空间中进行检索。在三个纹理类数目、方向和复杂度都不同的数据库上进行实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,相比其他几种较新的纹理图像检索方法,所提方法取得了更好的检索性能。