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利用草圖進行圖像檢索的難點在于對不同尺度、位置、旋轉及形變圖像的有效檢索。為了更準確地識別并檢索不同尺度、位置和旋轉的圖像，提出一種基于草圖局部幾何不變矩的圖像檢索方法（ SBIRULCMI）。首先，利用圖像的幾何特征分別確定各圖像的坐標系；然后，在生成的坐標系中對圖像進行平均分塊并計算各塊的幾何不變矩作為特征向量；接著，用改進的歐氏距離計算目標圖像與數據庫圖像的相似度；最后，采用蟻群（ ACO）算法對按照相似度排序后的檢索結果進行優化。所提方法在MPEG-7 shapel part B圖像數據庫的檢索識別準確率比形狀上下文（SC）、邊緣分布直方圖（EOH）、局部線性高波特征（GALIF）及MindFinder方法平均提高了17個百分點。實驗結果表明該方法對不同平移、縮放和翻轉的圖像有較好的識別效果，對圖像一定程度的旋轉和形變具有更好的魯棒性。
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