﻿<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<ArticleSet>
  <ARTICLE>
    <Journal>
      <PublisherName>مرکز منطقه ای اطلاع رسانی علوم و فناوری</PublisherName>
      <JournalTitle>فصلنامه مهندسی برق و مهندسی کامپيوتر ايران</JournalTitle>
      <ISSN>16823745</ISSN>
      <Volume>10</Volume>
      <Issue>4</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>2013</Year>
        <Month>3</Month>
        <Day>21</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>Structure-Texture Image Decomposition for Content-Based Image Retrieval</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>جداسازي تصوير به مؤلفه‌هاي بافت و ساختار براي بازيابي تصوير بر اساس محتوا</VernacularTitle>
    <FirstPage>115</FirstPage>
    <LastPage>125</LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi" />
    <Language>fa</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>سعید</FirstName>
        <LastName>حیاتی</LastName>
        <Affiliation></Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>سعید</FirstName>
        <LastName>سریزدی</LastName>
        <Affiliation></Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>حسین</FirstName>
        <LastName>نظام‌آبادی‌پور</LastName>
        <Affiliation></Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <History PubStatus="received">
      <Year>2015</Year>
      <Month>11</Month>
      <Day>29</Day>
    </History>
    <Abstract>In this paper, a novel low-level image feature extraction and indexing scheme based on structure-texture image decomposition is presented. The main idea of this work is to decompose database images to structure and texture sub-images to decrease the destructive effects of simultaneous existence of structure and texture information in the image in indexing phase. It is also shown that precision in a typical content-based image retrieval system can considerably increase by combining the feature vectors extracted from structure and texture sub-images. An image database containing 10000 images of 82 different semantic groups is used to evaluate the proposed method. The results confirm the effectiveness of this method.</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">در اين مقاله روش جديدي براي استخراج ويژگي‌هاي سطح پايين و نمايه‌سازي تصوير بر مبناي جداسازي تصوير به مؤلفه‌هاي بافت و ساختار ارائه شده است. ايده اصلي اين تحقيق جداسازي تصاوير به مؤلفه‌هاي بافت و ساختار براي کاهش اثر مخرب وجود بافت و ساختار به‌صورت هم‌زمان در تصوير در مرحله استخراج ويژگي است. همچنين نشان داده شده است که با ترکيب بردار ويژگي استخراج‌شده از مؤلفه‌هاي بافت و ساختار، دقت در سيستم بازيابي تصوير به مقدار قابل توجهي افزايش مي‌يابد. براي ارزيابي روش پيشنهادي، از يک پايگاه داده عام شامل 10000 تصوير از 82 گروه معنايي متفاوت استفاده شده است. نتايج آزمايش‌ها کارايي اين روش را تأييد مي‌کند.</OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="Keyword">
        <Param Name="Value">نمايه‌سازي تصوير
بازيابي تصوير بر اساس محتوا
جداسازي تصوير
استخراج ويژگي
بافت
ساختار</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="Pdf">http://ijece.org/fa/Article/Download/28044</ArchiveCopySource>
  </ARTICLE>
</ArticleSet>