V-系统在形状相似检索中的应用

V-系统是一类正交多小波,它的正交性和多分辨特性使得在表达信号时可以用少量的基函数去描述信号的基本特征,并且通过增加所用基函数的数量得到信号由粗到细的多层次特征描述.文中将V-系统的这个特性应用到形状相似检索中,对图像边界和图像区域分别进行特征表达,得到了形状检索的新算法——V算法.首先提取图像的边界点列,并将其在V-系统下作正交分解,得到由V-描述子构成的边界特征向量,同时对图像区域作V-变换,得到图像的区域特征向量;然后融合边界特征和区域特征来进行形状之间的相似度量.通过在4个通用数据库中的形状检索实验结果,表明了该算法相对几种经典算法在检索性能上的优势.     

基于V-矩的图像分类算法

基于一类不仅含有连续函数,还含有间断函数的正交完备函数系——V-系统,提出相应的V-矩函数,并将之应用到图像分类中.V-系统中基函数的间断特性,使得V-矩函数在描述含有多个闭合边界的形状时有特别的优势,这种优势表现为对这类复杂形状的特征提取更加准确.因此用V-矩可以得到一种图像分类的有效算法.在几个通用数据库中的图像分类实验表明,本文算法较Zernike矩、不变矩和几何中心矩有更高的准确率,对噪声不敏感,特别在含有多个闭合边界的复杂形状分类问题中,本文方法优势更为显著.     

基于V-矩的图像分类算法

基于一类不仅含有连续函数,还含有间断函数的正交完备函数系——V-系统,提 出相应的V-矩函数,并将之应用到图像分类中。V-系统中基函数的间断特性,使得V-矩函数 在描述含有多个闭合边界的形状时有特别的优势,这种优势表现为对这类复杂形状的特征提取 更加准确。因此用V-矩可以得到一种图像分类的有效算法。在几个通用数据库中的图像分类 实验表明,本文算法较Zernike 矩、不变矩和几何中心矩有更高的准确率,对噪声不敏感,特 别在含有多个闭合边界的复杂形状分类问题中,本文方法优势更为显著。