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基于颜色和纹理特征的彩色图像检索方法 总被引：1，自引：0，他引：1
由于单一特征不足以准确地描述图像的特征,文章提出了一种新的彩色图像检索方法,该方法在对图像进行分块的基础上,分别计算图像R、G、B三通道的均值和方差,获取了图像的颜色统计特征;然后通过小波包变换提取纹理特征。在进行图像间的相似性测量时,为了结合不同的特征进行全局的相似性检索,还采用Guassian模型对不同特征间的距离进行了归一化处理。仿真结果表明,提出的方法具有良好的检索效果。 相似文献
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分别介绍了基于颜色特征、纹理特征及形状特征的图像检索,最后对相关反馈在图像检索中的应用进行分析,通过不断调整,提高检索的准确率。 相似文献
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一种新型的基于数学形态学和颜色特征车牌定位算法 总被引：4，自引：0，他引：4
在分析了车牌定位现有算法优缺点的基础上,本文提出一种新型的综合利用车牌纹理特征、颜色特征和几何特征的快速定位算法.该算法利用数学形态学充分挖掘车牌纹理特征以及消除噪声干扰.把图像分割为若干子区域,利用纹理条件和颜色条件判断,对各子区域进行独特的分类和聚类融合,最终由粗至细精确地定位出车牌所在位置,为后续车牌字符的分割识别步骤打下良好基础.实验结果表明,对于各种情况下的车牌图像,该算法都能有效地对车牌进行定位,具有定位准确率高,运行速度快,抗干扰性强的特点. 相似文献
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在电器漏电时,电火花闪动时间过短,捕获特征极难,电火花颜色特征在捕获过程中很容易发生图像帧差错位,造成特征模糊。传统算法是基于电火花颜色特征进行电器漏电识别的,一旦电火花闪动时间过短,将造成电火花颜色特征模糊的缺陷,导致电器漏电识别准确率降低。为此,本文提出了一种基于图像灰度类内方差算法的电器漏电识别方法。利用灰度类内方差方法进行图像灰度特征提取,计算电火花变化系数,从而完成电器漏电识别。实验结果表明,这种算法避免了由于电火花闪动时间过短造成的电火花颜色特征模糊的缺陷,提高了电器漏电识别的准确率。 相似文献
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《科技通报》2016,(3)
研究利用图像增强、灰度阈值、腐蚀运算等图像操作对新疆草药图像做分割预处理,获取草药图像感兴趣区形状,然后对草药形状进行Radon和解析Fourier-Mellin变换,结合图像形状Hu矩和图像主颜色直方图特征,提取草药图像解析Fourier-Mellin矩形状和颜色混合特征用于图像检索,比较该算法对基于内容的新疆草药图像的检索性能。实验结果表明:解析Fourier-Mellin矩结合草药形状和颜色的混合特征算法具有较好的图像旋转、缩放和平移(RST)不变特性。对基于内容的新疆草药形状图像的检索,其检索性能优于解析Fourier-Mellin矩结合形状特征Hu矩混合特征和结合主颜色直方图特征混合特征的检索效率,其检索结果集前60图的平均查准率达到91.82%。 相似文献