为了简单有效地提取图像重要特征信息,从而更好地提高检索图像的精度,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks,PCNN)的图像归一化转动惯量(Normalized moment of inertia,NMI)特征提取及检索算法.首先利用改进简...为了简单有效地提取图像重要特征信息,从而更好地提高检索图像的精度,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks,PCNN)的图像归一化转动惯量(Normalized moment of inertia,NMI)特征提取及检索算法.首先利用改进简化PCNN模型相似神经元同步时空特性及指数衰降机制将图像分解为具有相关性的二值系列图像,然后提取反映原始图像目标形状、结构分布二值系列图像的一维NMI特征矢量信号,并将其应用在图像检索中;同时,考虑到二值系列图像间的相关性及不同图像间NMI序列值的差异性,引入了马氏距离结合Pearson积矩相关法的综合相似性度量方法.实验结果表明,所提算法对图像特征矢量序列具有良好抗几何畸变不变特性及对图像表述的唯一性,且具有较好的图像检索效果.展开更多
给出了一种基于归一化转动惯量(Normalized Moment Inertia,NMI)的JPEG图像快速检索方法,其特点是直接在压缩域中利用DCT系数进行块分类,每一类分块形成一个二值索引图,统计该索引图的NMI值作为该类的一个特征,所有类的NMI特征构成了图...给出了一种基于归一化转动惯量(Normalized Moment Inertia,NMI)的JPEG图像快速检索方法,其特点是直接在压缩域中利用DCT系数进行块分类,每一类分块形成一个二值索引图,统计该索引图的NMI值作为该类的一个特征,所有类的NMI特征构成了图像的一个特征序列,以此进行图像检索。本方法不需要完全解压缩,降低了计算复杂度,对图像的平移、旋转和尺度变换有较好的鲁棒性。试验结果表明这种图像检索方法具有良好的检索性能。展开更多
文摘为了简单有效地提取图像重要特征信息,从而更好地提高检索图像的精度,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks,PCNN)的图像归一化转动惯量(Normalized moment of inertia,NMI)特征提取及检索算法.首先利用改进简化PCNN模型相似神经元同步时空特性及指数衰降机制将图像分解为具有相关性的二值系列图像,然后提取反映原始图像目标形状、结构分布二值系列图像的一维NMI特征矢量信号,并将其应用在图像检索中;同时,考虑到二值系列图像间的相关性及不同图像间NMI序列值的差异性,引入了马氏距离结合Pearson积矩相关法的综合相似性度量方法.实验结果表明,所提算法对图像特征矢量序列具有良好抗几何畸变不变特性及对图像表述的唯一性,且具有较好的图像检索效果.
文摘给出了一种基于归一化转动惯量(Normalized Moment Inertia,NMI)的JPEG图像快速检索方法,其特点是直接在压缩域中利用DCT系数进行块分类,每一类分块形成一个二值索引图,统计该索引图的NMI值作为该类的一个特征,所有类的NMI特征构成了图像的一个特征序列,以此进行图像检索。本方法不需要完全解压缩,降低了计算复杂度,对图像的平移、旋转和尺度变换有较好的鲁棒性。试验结果表明这种图像检索方法具有良好的检索性能。
