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为了将基于内容的图像检索技术应用到地质图像的分析与检索中，在使用灰度直方图和Gabor小波变换进行特征提取的基础上，提出了一种使用灰度及纹理这两种特征结合对目标图像进行分析检索的算法。试验结果表明，在进行图像特征相似度匹配时选取合适的相似度闽值，该算法能够取得满意的检索效果。 相似文献
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杨莉 《金陵科技学院学报》2009,25(3):29-34
在对图像颜色量化的时候,处在量化边界的颜色存在模糊性。在Zadeh提出的模糊集合理论中,隶属度函数能够很好地描述具有模糊性的过渡过程。采用HSI颜色空间的隶属度函数解决以上问题,统计模糊量化直方图来更好地近似人的视觉感知。同时,我们加入模糊子集内颜色的位置分布特征和离散度特征来表示颜色的空间信息。由于纹理也是描述图像的重要信息,提取了经典的灰度共生矩阵。随后,给出了融合四种特征描述符的图像检索算法,并采用模糊汉明距离（FHD）进行相似性度量,实验结果证实了两种检索算法的有效性。 相似文献
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针对石油勘探中的岩芯识别问题,给出了一种分形理论和纹理分析相结合的识别算法。算法首先使用"双毯法"计算岩芯图像的分形维数,根据分形维数对岩芯图像进行分组,使具有相似分形维数的岩芯图像分为一组,并提取出图像的特征区域,实现对岩芯图像的"粗分"。其次对分组中的岩芯图像使用"空间灰度层共现矩阵法"进行"细分",实现岩芯图像的识别。实验结果表明给出的算法能够实现对岩芯图像的有效识别。 相似文献
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基于LSP与GLCM融合的禾本科牧草种子特征提取算法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对禾本科牧草种子相似性较高、识别困难的问题,采用局部相似模式(LSP)和灰度共生矩阵(GLCM)的方法,对禾本科牧草种子的分类识别进行研究。结果表明:1)局部相似模式与灰度共生矩阵融合的方法可以有效的提取禾本科牧草种子的纹理特征,能够识别颜色、形状、大小等特征都十分相似的牧草种子,且其识别率优于传统的LSP特征算子和GLCM特征算子。2)与传统LSP算法相比,结合灰度共生矩阵算法后,得到的特征受到相似种类种子图像的影响较小,具有更广泛的适应性。因此,基于LSP和GLCM的融合算法可以有效地提取相似禾本科种子图像的纹理统计特征,采用线性判别分析分类器(LDA)进行分类,识别率最高达到98.64%。 相似文献
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提出了一种新的加权模糊c均值图像分割方法,该方法根据邻域象素间的灰度变化,选取与目标象素灰度特性相似的邻近象素组成高度相似象素区域,建立邻域像素隶属度对目标象素隶属度的空间影响函数,通过空间影响函数来重新估计目标象素的模糊隶属度,以反映不同象素点对目标象素点分类的影响。由于该算法利用象素空间邻域关系对模糊隶属度进行了调整,使得目标分类时考虑了图像象素的邻域信息。试验结果表明,提出的方法抗噪性能强、收敛速度快,能够有效的分割图像。 相似文献
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高小芳 《河北北方学院学报(自然科学版)》2022,38(3):20-25
目的 为了更为快速、准确地完成图像检索,提出一种基于改进深度学习的海量多媒体图像信息快速检索方法.方法 首先对多媒体图像进行预处理,包括混合滤波去噪和直方图均衡化,以此提升图像质量,然后对深度学习中的卷积神经网络进行改进,增加图像特征融合层,避免图像细节特征丢失,最后通过度量图像特征之间的相似度来完成图像信息检索.结果... 相似文献
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提出一种基于全局主色和局部主色相结合的图像检索方法.对图像进行扇形分割,提取各扇区的主色,对全局主色和局部主色同时进行相似度匹配.不仅利用图像的颜色特征,也考虑颜色特征的空间分布.对该方法的检索效果和性能进行详细分析.实验结果表明该方法反映图像颜色的空间分布及局部细节,具有更好的检索效果. 相似文献
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基于图像灰度直方图特征的草莓病虫害识别 总被引：2，自引：0，他引：2
《江苏农业科学》2017,(4)
通过作物可见光图像,对作物病虫害进行准确识别,在作物生长自动监测、精准施药等领域具有重要意义。提出一种基于图像灰度直方图特征的草莓病虫害识别算法识别草莓蛇眼病。该算法首先计算训练集草莓叶片灰度图像的直方图,然后提取直方图的8个特征(平均灰度、标准偏差、三阶中心矩、平滑度、均匀性、平均信息量、最大概率灰度级、灰度范围)并进行归一化处理,通过支持向量机(support vector machine,简称SVM)、K-近邻(K-nearest neighbor,简称KNN)及朴素贝叶斯3种识别方法对8个特征进行训练,得到相应的病虫害识别分类器。结果表明,SVM分类器的分类效果优于其他分类器,因此本研究最终选用SVM分类器对验证集图像进行分类,得到分类正确率达90%以上。 相似文献
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随着服装电子商务的日益普及,基于图像的服装检索需求日渐迫切.颜色、花型、款式是服装最本质的三大特征,基于这三大特征进行研究,用代表色表达服装的颜色,利用灰度共生矩阵刻画服装的花型,提取外轮廓特征表达服装的款式,提出相应的匹配算法,实现对服装图像的全方位检索.实验表明,达到理想的检索效果. 相似文献
10.
根据公路路面实际裂痕灰度值比背景灰度值低,而路面非背景和非裂痕像素灰度值比背景灰度值高或低很多,设计了一种基于模糊数学的公路路面裂痕检测的新技术.首先使用改进的基于乘性模型的灰度校正算法对原始图像进行预处理,接着根据OTSU最大类间方差法计算得到原图像前景与背景的最佳阈值作为渡越点,构造一个新的模糊隶属度函数对预处理后的图像进行模糊处理,然后用Sobel算子对模糊后的图像边缘检测判断得到含有裂痕信息的区域,最后用图像分割算法区域分割出含有裂痕信息的图像子块.实验证明,新提出的方法在处理速度和检测准确性方面基本能够满足实际需要,能实时、自动检测出模糊图像的裂痕. 相似文献
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为解决数量巨大、特征复杂的鱼类图像难以用单个特征准确描述,以至于给鱼类图像检索带来困难的问题,提出了一种基于多特征的鱼类图像检索方法——MFFIR,并针对鱼类图像的特点设计了由颜色直方图、特征矩和Gabor特征构成多维特征向量。在此基础上,采用MFFIR法通过计算多维特征向量的特征相关性,实现了鱼类图像的匹配与检索。为验证此方法的有效性,使用"QUT_fish_data"数据集和"DLOU_fish_data"数据集进行了仿真实验,实验结果表明,MFFIR法具有较好的准确率和较强的鲁棒性。 相似文献
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在图像分类和检索中,如何对图像进行特征提取及提取图像的哪些特征信息,影响着图像分类的准确性。提出了一种基于颜色的特征提取算法,同时利用最新的多层的深度学习算法对图像进行分类。结果表明,该研究提出的图像分类方法比传统图像分类算法准确度有较大的提高。 相似文献
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最佳区域匹配在彩色图像检索中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了减小分割的不确定性对检索结果的不良影响,提出通过检索图像与数据库中图像各区域之间的特征距离得到最佳匹配区域,即综合所有区域特征的距离方法来实现图像匹配.同时根据人眼的视觉特点,在全局相似度量时对检索图像各个区域的重要系数进行调整,与全局颜色直方图等方法比较.结果表明,用本文的检索方法检全率与检准率进一步提高,对于目标显著的图像其检索结果更是明显提高. 相似文献
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基于颜色特征的茄子病害图像检索方法 总被引：1，自引：1，他引：0
为克服当前蔬菜病害诊断专家系统依靠文字提供信息的不准确性,提出一种基于颜色特征的茄子病害图像检索方法。详细分析茄子病害图像的颜色特征,在符合人眼视觉特征的HIS颜色空间上进行图像预处理。提取图像的均值、方差、偏度、峰度、能量作为检索特征值,构建图像特征矩阵。利用高斯归一化方法进行归一化处理后,采用欧式距离进行相似性度量。在Visual C＋ ＋6．0开发环境下,采用C＋＋编程开发了基于颜色特征的茄子病图像检索系统。结果表明,基于颜色特征的茄子病害图像检索方法的查准率为65％,查全率为83％,识别效果较好。将该算法应用于茄子病害诊断专家系统,将大大提高系统的鲁棒性,能够满足病害诊断的要求。 相似文献
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在SIFT局部特征的基础上,扩大了SIFT局部特征描述子,构造了半全局信息的背景环,并将背景环的互信息引入到相似性计算.实验结果表明,该方法与SIFT影像匹配算法相比,有效地提高了匹配的正确率,且对旋转图像的特等匹配具有一定鲁棒性;与全局配准算法相比较,提高了一倍以上的计算效率. 相似文献
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为了有效地提升海量文献信息检索过程中的用户个性化满足程度,该文设计了一个全新的个性化推荐系统.在这个系统中,核心算法是基于深度神经网络的个性化推荐方法.此方法构建的深度神经网络,包含了嵌入层、编码层、个性化特征融合层、解码层4个层次,从而准确地反应用户的个性化需求并完成查询推荐.以基于DNN网络的文献检索方法、基于Segnet网络的文献检索方法、基于Seq2Seq网络的文献检索方法为对比算法,针对计算机、通信、机械、电气、建筑、历史、政治、经济、数学、英语10类文献数据进行查询推荐实验,比较4种方法检索结果与用户需求的吻合程度.实验结果表明:该文提出的基于深度神经网络的检索方法,其检索结果的用户个性化需求吻合度高于其他3种方法近10个百分点,对于英语类文献检索结果的个性化需求吻合度,甚至达到了90.2%,这充分说明了该文提出的检索方法和构建的个性化推荐系统有效. 相似文献
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基于叶片图像的植物鉴别技术研究进展(综述) 总被引：1，自引：0，他引：1
基于叶片的计算机图像处理与识别技术,实现了植物分类的自动化和快捷化.从叶片分类和检索两个方面回顾了近年来基于叶片图像的植物分类领域的研究进展,围绕叶片图像的特征选取、分类器设计、相似性度量和算法性能等方面对多种方案的技术特点做了介绍,并指出了目前这些技术需要改进的方面. 相似文献
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朱珏钰 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2014,(2):97-100
图像区域拷贝是一种常见的数字图像篡改技术,目前的大部分数字图像区域拷贝取证技术未考虑旋转和缩放因素。提出一种新的基于点匹配的图像区域篡改检测算法。首先利用尺度不变旋转变换（SIFT）寻找图像中的关键点,使用主成分分析法(PCA)对关键点进行降维描述,然后利用关键点特征向量的相似度寻找关键相似点。实验表明,该算法不但能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,还能有效抵抗噪声污染、有损压缩以及旋转等攻击,并有效地减少运算量,提高了检测效率。 相似文献