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题名基于核密度估计和分形编码算法的图像检索技术研究
被引量：4
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作者
张琴
林清华
康新
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机构
莆田学院
福建省激光精密加工工程技术研究中心
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出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2017年第3期284-287,共4页
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基金
福建省科技厅重大项目(2015H6018)
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文摘
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。
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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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Keywords
metrology
image retrieval
variable bandwidth kernel density estimation
improved hu invariant moment
fractal coding
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分类号
TB96
[机械工程—光学工程]
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题名工件装配基准端的形状识别研究
被引量：2
- 2
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作者
沈霞
郭慧
王勇
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机构
华东理工大学机械与动力工程学院
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出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2015年第2期97-101,共5页
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文摘
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。
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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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Keywords
assembly datum end
improved hu invariant moments
BP neural network
LM algorithm
recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种融合多特征的图像检索方法
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作者
汤琳琳
于治楼
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机构
山东师范大学信息科学与工程学院
山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
浪潮集团有限公司
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出处
《山东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2016年第3期32-36,共5页
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文摘
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.
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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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Keywords
sub block image
color histogram
improved hu moment invariants
texture feature
retrieval
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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