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基于多尺度HOG的草圖檢索

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　　草圖檢索是圖像處理領(lǐng)域中的重要研究內(nèi)容。提出了一種將高斯金字塔和局部HOG特征融合的特征提取改進(jìn)方法，并將其用于草圖檢索。采用高斯金字塔將圖像分解到多尺度空間，在所有尺度上進(jìn)行興趣點提取，獲得基于興趣點的多尺度HOG特征。利用圖像的多尺度HOG特征集生成視覺詞典，最終形成與視覺詞典相關(guān)的特征描述向量，通過相似度匹配實現(xiàn)草圖檢索。將該算法與單一尺度下的HOG算法及其他幾種算法比較，實驗結(jié)果表明了其可行性和有效性。

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