基于多特征融合的花卉图像检索

以植物花卉图像为研究对象,对植物花卉图像在区域分割、特征提取、基于内容的雷同图像过滤以及基于SVM的植物花卉图像检索等方面进行了系统、深入和较为全面的研究。首先为保证检索效果,提出了基于Canny边缘的雷同图片过滤算法对花卉图像库中的雷同图片进行过滤。然后提出基于2RGB混合颜色模型的自适应阈值分割算法来对花卉图像进行分割。对特征提取采用多特征融合的方法,其中针对形状特征提出了基于HSV颜色模型的加权不变矩,并提出了结合形状特征与纹理特征的边缘LBP算子。通过在花卉图像库进行的实验表明,提出的若干方法都是有效的。

粒子群优化结合相关反馈的花卉图像检索

针对花卉图像特性,为平衡花卉图像检索系统的检索精度与速度,提出一种将粒子群优化结合于花卉检索相关反馈的算法.算法以2RGB为花卉图像的颜色模型,选取计算量较小的图像低层特征描述,按用户的满意度对检索结果进行评价,指导反馈过程中粒子的最优运动方向.实验结果表明,该算法能有效提高系统的检索效率.