Abstract-I detta papper en ny metod för bild hämtning baserad på textur funktion extraktion med Vector Quantization (VQ) föreslås. Vi har använt Linde-Buzo-Gray (LBG) och Kekres Proportionate Error (KPE) algoritmer för texturfunktionsextraktion. Bilden är först uppdelad i pixel block i storlek 2X2, varje pixel med röd, grön och blå komponent. En träningsvektor av dimensionerna 12 skapas med hjälp av detta block. Insamling av sådana träningsvektorer är ett träningsset. För att generera texturen vektorn (storlek av codebook 16X12) av bilden, används populära LBG och KPE algoritmer på den inledande träningssetet. Resultaten jämförs med metoden Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM). Den föreslagna metoden kräver 89,10 % mindre beräkningar jämfört med GLCM-metoden. LBG- och KPE-baserade bildsökningstekniker ger högre precision och recall-värden än GLCM-baserad metod, där man drar slutsatsen att de föreslagna teknikerna ger bättre texturegenskaper än GLCM.
Vector Quantization (VQ) tillämpas i arbetet med REF för funktionsextraktion.
Image Retrieval using Texture Features extracted from GLCM, LBG and KPE
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Theory and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}