| 基于超像素的感知哈希交通场景图像去重方法 |
| |
| 引用本文： | 崔文飞,边东岩,王会峰,武泽键,杨文光. 基于超像素的感知哈希交通场景图像去重方法[J]. 机械与电子, 2020, 38(12): 9-13 |
| |
| 作者姓名： | 崔文飞 边东岩 王会峰 武泽键 杨文光 |
| |
| 作者单位： | 1.长安大学电子与控制工程学院，陕西 西安 710064；2. 濮阳市高级技工学校，河南 濮阳 457000 |
| |
| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项创新团队项目 |
| |
| 摘 要： | 针对构建典型交通场景样本库采集数据过程中存在数据重复、相似的问题，提出了一种基于超像素分割下感知哈希的交通场景图像去重算法。首先，对图像超像素分割；然后记录每个超像素区域的像素均值作为图像特征，在分割后的图像中提取像素点组成整幅图像的描述集，并对其进行离散余弦变换（DCT）采用Zigzag模式顺序对变换的系数矩阵编码作为图像DCT特征；最终，采用Jaccard 距离衡量图像相似度，根据权重确定个特征对图像相似度的贡献，确定合理的阈值建立图像去重系统。在KITTI、DeepTesla等数据集上选择部分图像进行实验，实验结果表明，该方法对图像去重的准确率达98.55%，同时具有较高的鲁棒性和稳定性。
|
| 关 键 词： | 场景样本库 图像去重 超像素 离散余弦变换(DCT) Jaccard距离 |
Research on Image Deduplication of Perceptual Hashing Traffic Scene Based on Super Pixel |
| |
| CUI Wenfei1,BIAN Dongyan2,WANG Huifeng1,WU Zejian1,YANG Wenguang1. Research on Image Deduplication of Perceptual Hashing Traffic Scene Based on Super Pixel[J]. Machinery & Electronics, 2020, 38(12): 9-13 |
| |
| Authors: | CUI Wenfei1 BIAN Dongyan2 WANG Huifeng1 WU Zejian1 YANG Wenguang1 |
| |
| Affiliation: | 1.School of Electronics and Control Engineering,Chang’an University,Xi’an 710064,China;2.School of Puyang Advanced Technical, Puyang 457000,China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | scene sample base image de-weighting superpixel discrete cosine transform(DCT) Jaccard distance |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《机械与电子》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《机械与电子》下载免费的PDF全文 |
