基于脉冲耦合神经网络与欧拉数的图像检索

• 作者: 张静 曹林伟
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 欧拉数 基于内容的图像检索
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 232-235,259
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4471字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.06.063

摘要

在分析基于脉冲耦合神经网络时间序列的图像检索算法的基础上,提出一种新的基于脉冲耦合神经网络的图像检索方法.脉冲耦合神经网络是第三代人工神经网络,能够很好地将二维图像的特征提取成一维的矢量值,而且利用脉冲耦合神经网络提取图像特征时具有平移、旋转、尺度和扭曲不变性.新算法针对灰度图像,利用脉冲耦合神经网络模型对图像进行分解,从而生成与原图像相关的二值图像序列,然后针对二值图像序列中的每一幅二值图像,计算反映其边缘信息的欧拉数,由此构造一个一维的特征矢量.在进行图像检索的时候,使用欧式距离进行图像的相似度度量.新算法具有计算简单、数据量小的特点.实验结果表明,新算法具有较强的鲁棒性和检索精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张静	辽宁科技大学软件学院	6	35	3.0	5.0
5	曹林伟	辽宁科技大学软件学院	1	2	1.0	1.0