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摘要:
伴随着图像处理技术不断发展,图像匹配是指根据图像的特征在图像数据库中检索相似或相同的图像。传统图像检索算法计算量大、精度小,为了减少计算量提高精度,本文在传统算法基础上将图像匹配问题转化成在图像数据库中根据模板图像数据对目标进行锁定的模型:第一步将模板图像和源图像分区并取灰度直方图信息第二步将寻找模板图像最相似的问题转化成通过粒子群优化进行分类第三步:通过对相似度大的那类图像进行精确匹配得出最相似的图像。实验结果表明:基于粒子群和新分类思想的图像匹配(PBIM)算法能够在源图像数据库中快速匹配出相似的图像组。
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文献信息
篇名 基于小波变换和改进的粒子群的新型图像匹配算法的研究
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 新分区 图像检索 粒子群优化算法 分类
年,卷(期) 2018,(4Z) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 175-178
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 解冰 2 1 1.0 1.0
2 李海娟 2 1 1.0 1.0
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2018(0)
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研究主题发展历程
节点文献
新分区
图像检索
粒子群优化算法
分类
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研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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