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基于混合特征的互联网茄子图像检索方法与系统
被引量:
2
1
作者
朱玲
李振波
+3 位作者
杨照璐
李晨
吴静
岳峻
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第S1期177-183,共7页
互联网图像数据的爆炸式增长使得有效检索变得越来越重要,不同于文字的检索,有效的图像检索仍然是一个开放的问题。该文提出了基于混合特征的互联网茄子类图像的检索方法,并开发了图像检索系统。该文采用Hu不变矩(hu invariant distance...
互联网图像数据的爆炸式增长使得有效检索变得越来越重要,不同于文字的检索,有效的图像检索仍然是一个开放的问题。该文提出了基于混合特征的互联网茄子类图像的检索方法,并开发了图像检索系统。该文采用Hu不变矩(hu invariant distance)作为几何不变特征,采用颜色矩方法,通过计算HSV空间的三阶矩来描述颜色特征,采用分水岭算法(watershed algorithm)提取茄子的轮廓特征,通过长宽比特征区分长茄和圆茄,最后综合几何不变特征、颜色、轮廓特征进行茄子对象的描述,分别给3种特征赋不同的权重,形成检索系统。试验验证,该文方法和系统在测试数据集上查全率为87.6%,查准率为87.6%,相比于只采用Hu不变矩方法(其查全率为31.75%,查准率为31.75%)在Hu不变矩加颜色特征方法(查全率为52.8%,查准率为52.8%),有了一定的提升,验证了方法的有效性。
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关键词
图像检索
特征提取
轮廓测量
颜色矩
HSV颜色空间
目标物体的长宽比
下载PDF
职称材料
题名
基于混合特征的互联网茄子图像检索方法与系统
被引量:
2
1
作者
朱玲
李振波
杨照璐
李晨
吴静
岳峻
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
北京市农业物联网工程技术研究中心
农业部农业信息获取技术重点实验室
鲁东大学信息与电气工程学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第S1期177-183,共7页
基金
国家自然科学基金(61472172
61100115)
国家国际科技合作专项项目(2015DFA00530)
文摘
互联网图像数据的爆炸式增长使得有效检索变得越来越重要,不同于文字的检索,有效的图像检索仍然是一个开放的问题。该文提出了基于混合特征的互联网茄子类图像的检索方法,并开发了图像检索系统。该文采用Hu不变矩(hu invariant distance)作为几何不变特征,采用颜色矩方法,通过计算HSV空间的三阶矩来描述颜色特征,采用分水岭算法(watershed algorithm)提取茄子的轮廓特征,通过长宽比特征区分长茄和圆茄,最后综合几何不变特征、颜色、轮廓特征进行茄子对象的描述,分别给3种特征赋不同的权重,形成检索系统。试验验证,该文方法和系统在测试数据集上查全率为87.6%,查准率为87.6%,相比于只采用Hu不变矩方法(其查全率为31.75%,查准率为31.75%)在Hu不变矩加颜色特征方法(查全率为52.8%,查准率为52.8%),有了一定的提升,验证了方法的有效性。
关键词
图像检索
特征提取
轮廓测量
颜色矩
HSV颜色空间
目标物体的长宽比
Keywords
image retrieval
feature extraction
contour measurement
colour moment
HSV color space
aspect ratio of target object
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合特征的互联网茄子图像检索方法与系统
朱玲
李振波
杨照璐
李晨
吴静
岳峻
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
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