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针对传统商标检索算法中全局特征容易造成误检,而局部特征SIFT对轮廓描述能力不强及算法复杂度高的问题,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反应了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。首先提取图像的傅里叶描述子进行初步检索,并按相似度排序,然后在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征较高的查全率和查准率,优于傅里叶描述子单一特征,而且检索速度比SIFT单一特征显著提高,能很好地应用于商标图像检索系统中。 相似文献
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在现有的基于傅里叶描绘子的CBIR系统中,为了提高检索速度,一般需要舍去物体轮廓经傅里叶变换后的大部分高频分量.当物体轮廓在细节部分具有较高能量时,此方法不具备有效性.为尽可能保证检索准确率并兼顾检索速度,在原有傅里叶描绘子上进行扩展,避免直接舍去高频分量,引入Fisher判别分析法将描绘子映射到子空间进行降维,并保证... 相似文献
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灰度图像相似性匹配是图像检索系统的一个重要组成部分。为了把多尺度分析和通用傅里叶描述子相结合来得到多尺度通用傅里叶描述子,并将其用于灰度图像检索系统对。实验结果表明,多尺度通用傅里叶描述子具有多尺度分析效果,不仅能较好地克服图像灰度噪声带来的干扰,并且具有旋转、比例不变性,在灰度图像检索中能取得较好的结果。 相似文献
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傅里叶描述子是一种经典的形状描述方法。作为傅里叶变换的推广形式,分数阶傅里叶变换在数字信号处理工程领域已有相当广泛的应用,但在形状分析领域还很少有研究工作的报道。首次研究了基于分数阶傅里叶变换的形状描述方法,比较了不同阶数下的分数阶傅里叶描述子在图像检索中的性能。通过在MPEG-7的标准图像测试集的图像检索实验,得出:阶数ρ为0.1时,分数阶傅里叶描述子的检索效果最差,随ρ=0.1的增长,检索性能总体呈上升趋势,当ρ=0.5变化到1.0时,检索性能最高。同时,与Zernike矩进行比较:当阶数为0.1时,分数阶傅里叶描述子的检索性能较差;而阶数为0.5、1.0时分数阶傅里叶描述子的检索性能均较好。 相似文献
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改进的数字图像轮廓曲线傅里叶描述算法 总被引:3,自引:0,他引:3
研究图像轮廓曲线特征问题,图像轮廓曲线的描述是图像理解的一个核心问题,傅里叶描述算法是图像轮廓曲线描述的较优算法.由于传统的轮廓曲线傅里叶描述算法中曲线的采样过于复杂和不稳定,降低了识别的性能.为提高曲线描述的性能,提出了一种改进的图像轮廓曲线傅里叶描述算法,通过运用循环移位采样算法对曲线采样得到多组采样点,并取傅里叶变换后最小的一组规范化系数作为曲线的傅里叶描述子,避免了传统算法中复杂的采样过程,使算法更简洁稳定.通过算法仿真与实验对比,算法有更高的准确度和稳定性,能有效反映轮廓曲线特征. 相似文献
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基于矩-傅里叶描述子人脸图像识别 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了在Radon变换下的图像矩特征的抽取方法,并得到图像的矩特征矩阵;进而对矩特征矩阵按行向量进行傅里叶变换组成矩-傅里叶描述子特征矩阵,采用矩阵的加权欧氏距离作为人脸图像的匹配识别的算法,产生较好的结果。 相似文献
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基于链码的傅立叶描绘子在图象检索中的应用 总被引:3,自引:1,他引:3
形状是图象目标的重要特征,基于形状的图象检索近来在基于内容的图象库系统管理和应用中得到越来越多的重视。论文提出了一种基于边缘轮廓链码的傅立叶描绘子对目标形状的描述方法,分析并实验验证了该方法的各个性质,并讨论了它的实际计算问题。实验证明该方法性能稳定,具有很好的检索效果。 相似文献
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基于内容的图像检索系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
对基于内容的图像检索系统进行了详细的分析研究,重点对颜色、纹理和形状等图像可视特征的提取和表示进行了研究,并简要介绍了基于内容的图像检索中图像语义的处理和应用,最后提出了CBIR系统及其相关技术的发展趋势和研究重点。 相似文献
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在医学信息领域,对医学图像物理特征的研究有助于实现图像的自动分析和基于内容的检索.为此,本文提出了一种基于LFT算子的医学图像检索方法.首先提取图像的LFT直方图特征,此特征能够有效地降低图像特征维数,然后使用该特征进行基于内容的图像检索.实验表明,该方法具有较高的检准率和检全率,并且检索时间较短. 相似文献
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基于视频进行实时形状识别时,要求形状描述子既能准确地描述形状,又能快速地被提取出来。针对该问题,本文研究一种可用来进行形状识别的快速极坐标形状描述子(FPSD)。FPSD在每种角度频率上只采样一个值,相对Zernike矩(ZM)来说,提高了形状描述角向采样频率,并且简化了计算。使用车型识别视频进行验证性实验,结果表明,使用FPSD作分类特征时,车型间距离比使用ZM和Hu矩(HuM)时更大,更有利于准确地分类,而计算复杂度远低于ZM。 相似文献
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