基于智能选择多维特征的肺部CT图像检索

• 作者: 刘丛 唐坚刚 张丽红
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 训练样本集 多维特征向量 遗传算法 最优加权系数
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 页码范围: 1867-1869
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3779字
• 语种: 中文

摘要

单一特征检索图像和手工设置多维加权系数特征检索图像越来越不能满足基于内容图像检索精度的需要,为此提出一种基于训练样本集聚类的多维特征向量加权算法.该算法需要手工建立训练样本集,提取出每个图像的颜色、纹理和形状等多维特征,使用遗传算法寻找特征向量集的最优加权系数序列,最后使用该加权序列计算测试集的特征值进行图像检索.实验证明,该算法相对于单一特征检索和手工设置多维特征加权在检索的准确度上有一定的提高,并且在相似度比较高的两个聚类检索时,有很高的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐坚刚	上海医疗器械高等专科学校图文信息中心	8	39	3.0	6.0
2	刘丛	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	26	58	4.0	7.0
3	张丽红	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	3	22	2.0	3.0