基于图像外形的多尺度相关性检索算法

• 作者: 于德弘 庄健 徐仁鹏 柯芬蓉 黄宝娟
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 检索算法 相关性 多尺度
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 69-72,81
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2007.01.016

摘要

采用数学分析的方法比较了图像检索算法中常用的2种坐标系,发现极坐标更加有利于图像的多尺度处理.设计的边缘序列点的插值算法,既保证了2个比较序列的长度相同,又保留了序列中所有的边缘特征点.根据极坐标下边缘序列点的插值算法和相似轮廓在空间距离上相关性最大的特点,给出了多尺度相关性的检索算法(MSRA),该算法具有对图像尺度变化不敏感,而对图像轮廓变化敏感的特性.通过对自然类图像库和人工类图像库200幅图像的检索,表明该算法的性能高于常用的图像检索算法,与笛卡儿坐标下普通边缘点傅里叶搜索算法(CBPFD)相比,MSRA的搜索识别率在自然类图像库中高于CBPFD的29%,而在人工类图像库中几乎是CBPFD的2.5倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于德弘	西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室	59	696	15.0	24.0
2	庄健	西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室	56	885	14.0	28.0
3	黄宝娟	西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室	9	35	3.0	5.0
4	柯芬蓉	西安理工大学理学院	2	1	1.0	1.0
5	徐仁鹏	西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0