At present, content-based image retrieval technology strengthens in low level visual feature, such as color, texture, shape et al.
目前基于内容的图像检索技术主要集中在图像的低层视觉特征,如颜色、纹理、形状等。
参考来源 - 基于综合特征的图像检索方法的研究The enhanced arc imagesuit to human visual feature,so it affords effective analysis foundation for analyze of arc’sdynamic process and construct of arc’s visualization model. And it gets favorableenhancement effect of arc image.
本文提出一种基于小波变换的图像增强和直方图的图像增强算法，在保留电弧弧柱强特征的同时，突出显示电器动触头图像特征使增强后的电弧图像适合人类的视觉特征，为电弧动态过程分析和电弧可视化模型的构建提供有效的分析基础，并取得良好的电弧图像增强效果。
参考来源 - 低压电器开关电弧运动机理及仿真研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
In the meantime, a new visual feature extraction algorithm is derived.
同时，得出了一种新的视觉特征提取算法。
In the visual feature extraction, an eigen mouth based method is introduced.
在视频特征提取方面，引入了一种基于特征口形的提取方法。
The content of images include color, texture, shape and other visual feature.
图像的内容包括颜色、纹理、形状等视觉特征。
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