Methods of imaging objects based on wavelet retrieval of scenes utilize
wavelet transformation of plural defined regions of a query image. By
increasing the granularity of the query image to greater than one region,
accurate feature vectors are obtained that allow for robust extraction of
corresponding regions from a database of target images. The methods
further include the use of sliding windows to decompose the query and
target images into regions, and the clustering of the regions utilizing a
novel similarity metric that ensures robust image matching in low response
times.
Методы предметов воображения основанных на возвращении wavelet мест используют преобразование wavelet плюральных определенных зон изображения query. Путем увеличивать granularity изображения query к greater than одной зоне, точные векторы характеристики получены которые позволяют для робастного извлечения соответствуя зон от базы данных изображений цели. Методы более дальнейшие вклюают пользу сползать окна для того чтобы разложить изображения query и цели в зоны, и связывать зон используя сходство романа метрическое которое обеспечивает робастное изображение сопрягая в низких времененах на ответ.
