基于混合特征的互联网茄子图像检索方法与系统

• 作者: 吴静 岳峻 朱玲 李振波 李晨 杨照璐
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 特征提取 轮廓测量 颜色矩 HSV颜色空间 目标物体的长宽比
• 年，卷（期）: 2017,（z1）
• 所属期刊栏目: 智能种植
• 页码范围: 177-183
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 5838字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.z1.027

摘要

互联网图像数据的爆炸式增长使得有效检索变得越来越重要,不同于文字的检索,有效的图像检索仍然是一个开放的问题.该文提出了基于混合特征的互联网茄子类图像的检索方法,并开发了图像检索系统.该文采用Hu不变矩(hu invariant distance)作为几何不变特征,采用颜色矩方法,通过计算HSV空间的三阶矩来描述颜色特征,采用分水岭算法(watershed algorithm)提取茄子的轮廓特征,通过长宽比特征区分长茄和圆茄,最后综合几何不变特征、颜色、轮廓特征进行茄子对象的描述,分别给3种特征赋不同的权重,形成检索系统.试验验证,该文方法和系统在测试数据集上查全率为87.6%,查准率为87.6%,相比于只采用Hu不变矩方法(其查全率为31.75%,查准率为31.75%)在Hu不变矩加颜色特征方法(查全率为52.8%,查准率为52.8%),有了一定的提升,验证了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳峻	鲁东大学信息与电气工程学院	24	87	5.0	8.0
2	李晨	中国农业大学信息与电气工程学院	9	190	4.0	9.0
3	朱玲	中国农业大学信息与电气工程学院	1	4	1.0	1.0
4	李振波	中国农业大学信息与电气工程学院	17	145	6.0	12.0
13	杨照璐	鲁东大学信息与电气工程学院	3	5	1.0	2.0
14	吴静	中国农业大学信息与电气工程学院	13	45	4.0	6.0