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为解决SIFT算法在视角变换、对比度变换、尺度变换及旋转变换混合复杂情况下匹配精准度低的问题,提出一种结合SIFT和RILBP（rotationinvariantLBP）的特征匹配算法。首先在图像SIFT特征点集上提取局部图像区域的RILBP特征向量;然后将SIFT的特征向量和RILBP特征向量融合成一个新的特征向量;其次,利用高维可扩展最近邻匹配算法实现两幅图像特征向量集之间的匹配;最后,使用VFC算法的筛选匹配策略对特征向量集进行筛选,找到两个特征向量集中的匹配对。实验结果表明,在视角变换和对比度较大的复杂情况下,该算法匹配精准度比SIFT算法提升了19.83%。 相似文献
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融合底层、语义特征的医学图像检索算法及实现 总被引：1，自引：0，他引：1
针对医学胃窥镜图像,在分别研究颜色聚类、语义单一特征检索算法基础上,提出了结合底层颜色和高层语义的特征融合检索算法。并用VC#和SQLserver2000实现了一个图像检索原型系统．论述了系统的结构、特征提取、相似度匹配方法及部分实验结果,实验表明该方法具有良好的检索效果。 相似文献
3.
在基于颜色直方图的基础上,提出一种新的检索方法。首先将图像在HSV空间中进行量化,然后对图像进行环形等距分割,计算每种颜色的三阶中心矩作为特征向量,进行图像间的相似度比对,实现图像检索。实验结果表明,本文算法比单纯利用颜色直方图在查准率上有更好的检索效果。 相似文献
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目前图像检索中关于图像颜色的研究大多是独立的研究,并且颜色特征检索的准确率不高,检索时间比较长.针对上述问题,提出一种新的颜色特征量化算法,该算法首先划分颜色的主色调得到8维的颜色直方图,然后和基于HSV空间的前三个低阶颜色矩得到9维颜色直方图进行颜色特征融合,最终得到17维的颜色直方图,用得到的17维颜色直方图方法检索图像.实验证明该检索方法不仅提高了检索查准率和查全率,而且进一步缩短了检索时间.最后这种方法与基于修正的Hu不变矩的形状特征融合进一步提高了检索效率. 相似文献
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由于SIFT特征点能对图像局部特征进行合理、精确描述,有效使用SIFT特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题。针对该问题,提出一种基于SIFT特征点的改进聚类的图像检索新方法。该方法包括图像颜色转换、特征点改进聚类算法,以及基于该算法的更有效的灰度直方图构建方法。与现有基于流光法的检索方法相比,该方法能有效解决聚类后特征点分组不确定和依赖特征点颜色信息和空间信息权重的问题。从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度。 相似文献
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马无锡 《浙江工贸职业技术学院学报》2017,(2):35-40
针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法中阈值影响着图像匹配的成功率,提出了一种阈值自适应的匹配算法.该方法首先对SIFT算法中的阈值系统地研究,发现检测局部特征点的阈值α和图像匹配时最近距离与次近距离的比值的阈值 β对图像是否能够成功匹配起着决定性的作用,然后利用控制α的大小来检测特征点,生成特征描述符.再利用广义紧互对原型的基础上,自动调整 β的大小来控制匹配的对数,最后结合RANSAC和最小二乘法求出图像间的映射关系得到拼接后的图像.实验结果表明,该算法通过自动调整阈值和利用RANSAC剔除误匹配点,加快了图像的匹配速率,开发了全景图像拼接软件. 相似文献
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图像的单一特征只能代表图像的某一方面的信息,其应用范围受到限制.本文在分析图像颜色和形状特征的基础上,根据各自的特点,提出了一种新的基于分决颜色和形状的图像检索方法.首先,在图像分块的基础上提取图像的颜色和特征点;其次,根据特征点提取图像的形状信息;最后,以颜色和形状作为综合特征,采用相应的匹配算法进行图像检索.实验证明,该方法不仅准确度高,而且还可应用于基于对象或区域的图像查询. 相似文献
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边缘是一幅图象最基本的特征,是图象分割所依赖的重要的特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础,图像的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的.在图像检索中,边缘具有方向和幅度两个特征,是图象匹配的基础.颜色特征是进行图像检索用到的基本特征,但是颜色往往忽略了图像的空间性,因此在文中将边缘和颜色结合进行图像检索,提高检索效果. 相似文献