检索结果-南通市图书馆

计量学报 2017年第3期38卷 284-287页

作者：张琴林清华康新莆田学院福建莆田351100 福建省激光精密加工工程技术研究中心福建莆田351100

为了提高基于分形压缩编码图像检索技术的应用价值,针对自然图像提出了一种联合参数的图像检索方法,从分形编码中提取鲁棒性(旋转、平移、缩放等不变性)索引,即从由值域块均值构成的解码近似图像中提取改进的hu不变矩特征量作为检索索引... 详细信息

为了提高基于分形压缩编码图像检索技术的应用价值,针对自然图像提出了一种联合参数的图像检索方法,从分形编码中提取鲁棒性(旋转、平移、缩放等不变性)索引,即从由值域块均值构成的解码近似图像中提取改进的hu不变矩特征量作为检索索引,再与分形编码参数的核密度估计统计特征相结合,其中,核密度估计方法中采用可变带宽。然后采用2个索引的加权和来比较图像的相似度。实验结果表明,使用2个索引的加权和比使用单独索引具有更好的检索结果。

关键词：计量学图像检索变带宽核密度估计改进的hu不变矩分形编码

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工件装配基准端的形状识别研究

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现代制造工程 2015年第2期 97-101页

作者：沈霞郭慧王勇华东理工大学机械与动力工程学院上海200237

为了有效识别工件的装配基准端,根据工件两端不同的形状特征,提出了一种基于改进的hu不变矩和LM-BP神经网络的工件装配基准端识别方法。该方法针对hu不变矩在离散图像缩放运算上存在较大误差的问题,采用改进的hu不变矩提取工件两端的形... 详细信息

为了有效识别工件的装配基准端,根据工件两端不同的形状特征,提出了一种基于改进的hu不变矩和LM-BP神经网络的工件装配基准端识别方法。该方法针对hu不变矩在离散图像缩放运算上存在较大误差的问题,采用改进的hu不变矩提取工件两端的形状特征值;用提取的特征值训练LM(Levenberg-Marquardt)算法优化的BP神经网络(即LM-BP神经网络),实现工件两端的形状识别,判断装配基准端。实验结果表明,改进的hu不变矩能保证特征值在图像缩放情况下的不变性,改进的hu不变矩与LM-BP神经网络结合的识别算法对工件两端形状具有很好的识别能力。

关键词：装配基准端改进的hu不变矩 BP神经网络 LM算法识别

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道路交通标志识别算法的研究

道路交通标志识别算法的研究

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作者：邵桂珠吉林大学

学位级别：硕士

道路交通标志识别系统是智能交通系统的重要组成部分。交通标志识别技术的研究现在尚未成熟,由于道路交通的复杂性,想研究出一套成熟的识别系统还需要深入的研究和探讨。国外对交通标志的识别研究在上世纪80年代开始,而我国在这个领域... 详细信息

道路交通标志识别系统是智能交通系统的重要组成部分。交通标志识别技术的研究现在尚未成熟,由于道路交通的复杂性,想研究出一套成熟的识别系统还需要深入的研究和探讨。国外对交通标志的识别研究在上世纪80年代开始,而我国在这个领域的研究很少,在日趋发达的交通系统中,交通标志的识别也将占有越来越重要的角色,交通标志的识别将成为半自动和自动车辆的重要组成部分,所以对交通标志识别的研究就有重要的价值。本文研究了禁止标志中的三种典型的标志——禁止左转、禁止暂停、禁止通行。根据三种标志显著的颜色和形状特征本文进行了初步的研究。本文的主要研究内容有以下几点:1.基于交通标志的颜色信息,在HIS颜色空间的I(亮度)通道对图像进行直方图均衡化图像增强算法;在RGB颜色空间,通过确定各个分量的之间的差值和单个分量的阈值范围进行图像分割。2.根据目标的形状特征——圆形特征,对图像进行圆形度计算。通过每个区域的取值和预定的阈值范围进行对比衡量去除非圆形区域的干扰噪声。3.对提取出的目标区域进行处理,用Log算子进行边缘检测,将目标边缘完整准确的提取出来;再利用数学形态学的细化法对提取出的边缘进行细化,使其成为单像素边缘,以利于后续的处理工作;提取出边缘后,利用投影法对目标区域进行定位,使其更有效的识别目标。4.对处理后的二值图像进行识别分类。对目标进行识别,需要满足目标的旋转、平移、尺度的不变性,所以本文选用了满足以上要求的特征矢量——改进的hu不变矩和仿射不变矩作为匹配特征,然后利用欧式距离法计算特征模板和待识别图像之间的距离值,从而判断出待识别图像的类别。

关键词：交通标志颜色空间分割圆形度改进的hu不变矩仿射不变矩特征模板匹配识别

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分形编码在图像检索中的应用

分形编码在图像检索中的应用

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作者：张琴南京航空航天大学

学位级别：硕士

由于图像分形压缩编码的参数能够有效地反应图像的本质特征，因此分形编码技术作为一种新兴的图像压缩技术，已被广泛地运用于图像检索领域。压缩域的图像检索已成为基于内容的图像检索的研究热点之一，该技术无需全解压操作，对计算资... 详细信息

由于图像分形压缩编码的参数能够有效地反应图像的本质特征，因此分形编码技术作为一种新兴的图像压缩技术，已被广泛地运用于图像检索领域。压缩域的图像检索已成为基于内容的图像检索的研究热点之一，该技术无需全解压操作，对计算资源的需求相对较低，因此，图像检索的实时性、高效性和灵活性较高。该技术适用于Internet网的图像检索查询、动态数据库以及手持网络终端等计算资源有限的环境，对网络信息安全也具有十分重要的意义。论文的主要研究工作有：1.在基本分形编码算法的基础上研究了正交化分形编码算法，通过实验验证了正交化分形解码的速度高于基本分形解码的速度，并且解码图像的PSNR值也较高。与此同时，采用了将分形参数中的拼贴误差用于图像检索的方法，实验表明，图像的拼贴误差能够有效地反映图像的本质特征。2.将正交化分形编码算法与核密度估计相结合并运用于图像检索。首先对提取的分形编码参数进行预处理，利用核密度估计方法对参数进行统计分析，该方法能够有效地获取纹理图像的统计特征并将其作为检索索引，从而降低了图像检索过程中数据计算的复杂度，同时相对于其他的非参数统计方法如直方图方法，图像检索的准确率有了显著提高。3.根据核带宽对核密度估计结果的影响，利用能够根据参数分布的情况而变化的变带宽核密度估计方法进行统计分析，并得到分形编码参数及拼贴误差的特征向量作为检索索引，实验表明，该算法降低了计算复杂度的同时也提高了检索准确率。4.提出了一种联合参数的图像检索方法，首先从分形编码中提取鲁棒性（旋转、平移、缩放等不变性）索引，即从由值域块均值R构成的解码近似图像中提取改进的hu不变矩特征量作为检索索引，再与分形编码参数的核密度估计统计特征相结合，采用两个索引的加权和来比较图像的相似度。实验结果表明，使用两个索引的加权和比使用单独索引具有更好的检索结果。

关键词：分形编码图像检索核密度估计变带宽改进的hu不变矩

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一种融合多特征的图像检索方法

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山东师范大学学报（自然科学版） 2016年第3期31卷 32-36页

作者：汤琳琳于治楼山东师范大学信息科学与工程学院济南250014 山东省分布式计算机软件新技术重点实验室济南250014 浪潮集团有限公司济南250101

基于传统单一特征进行检索的方法已较成熟,本文在提取图像单一特征的基础上,综合三种特征并进行归一化处理进行检索.首先把图像分割成均等的九块并对中间模块加大权值来提取颜色特征,采用改进的不变矩来提取形状特征,最后提取图像的Tam... 详细信息

基于传统单一特征进行检索的方法已较成熟,本文在提取图像单一特征的基础上,综合三种特征并进行归一化处理进行检索.首先把图像分割成均等的九块并对中间模块加大权值来提取颜色特征,采用改进的不变矩来提取形状特征,最后提取图像的Tamura纹理特征.仿真实验显示,相比于传统单一特征的检索方法,该方法的查全率和查准率更高,更能符合人眼的视觉要求,检索效率更优,因而性能更好.

关键词：分块图像颜色直方图改进的hu不变矩纹理特征检索

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