基于区域加权信息熵和改进遗传算法的图像检索

• 作者: 刘文华 卡米力·木依丁 孙世然 艾斯卡尔·艾木都拉
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 CBIR 特征提取 区域加权信息熵 遗传算法 自适应
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 光全息与信息处理
• 页码范围: 38-40
• 分类号: TP391.3
• 字数: 3656字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2743.2012.01.017

摘要

采用信息熵性能评价指标从概率的角度描述因权值变化而引起的图像信息熵分布的变化,可以根据用户关注的范围确定重点加权区域,通过改进的猴王遗传算法来确定权值选择,能够自动的确定感兴趣的区域。区域加权信息熵能够提取图像的颜色以及空间特性,并且保留了香农熵的数学特性。实验表明,区域加权信息熵实验结果的准确率高于单纯的颜色特征提取算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾斯卡尔·艾木都拉	新疆大学信息科学与工程学院	170	561	11.0	15.0
2	卡米力·木依丁	新疆大学信息科学与工程学院	27	90	4.0	9.0