Carolina Y. V. Watanabe da Silva,  Agma J. Machado Traina. 

Muitos trabalhos têm buscado métodos que possam reduzir o problema do "gap semântico",que refere-se ao que é perdido pela descrição sucinta da imagem e o que o usuário esperarecuperar/reconhecer utilizando tal descrição. A grande maioria dos sistemas CBIR (do inglês Contentbased image retrieval) utiliza características primárias (baixo nível) para descrever elementos relevantes da imagem e proporcionar recuperação baseada em conteúdo. É necessário "fundir"múltiplos vetores com uma característica em um vetor composto de características que possui baixadimensionalidade e que ainda preserva, dentro do possível, as informações necessárias para arecuperação de imagens. Ao contrário de muitos trabalhos que demandam um grande custo de préprocessamento da imagem para a posterior extração de características, este artigo ressalta a importância das transformadas wavelets como geradoras de características de imagens e mostra que se pode obter uma boa caracterização da imagem utilizando apenas o subespaço de baixa-freqüência por elas gerado,para compor o vetor de características da imagem.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wvc/2006/0036.pdf

Processando consulta.