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《厦门大学》 2006年
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基于形状的植物叶子图像检索与聚类研究

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【摘要】: 随着互联网的快速发展和计算机应用范围的不断扩展,越来越多的图像数据需要被分析和处理,但是,传统的检索方式已经不能满足实际的需求。为了便于图像检索和识别,出现了一种称之为基于内容图像检索(CBIR)的技术,该方法利用颜色,纹理,形状或者是这些特征的结合来对图像进行检索。其中,形状是一个重要的低层特征,它考虑的是物体的全局信息,其应用包括生物或医学图像分析,形态测量学,数据库检索,军事目标识别和计算机视觉等等。本文对基于形状的植物叶子图像检索和聚类方法进行了探讨,并通过实验对其效果进行验证和评价。 本文的目标之一是对植物叶子形状的视觉特征进行描述。首先回顾了许多形状表示及描述技术,包括基于轮廓的方法以及基于区域的方法。在众多的方法中,本文集中于基于傅立叶变换的形状表示方法,对一系列的傅立叶描述方法进行了研究,包括收敛性分析,检索性能以及对比研究,并得出一些有意义的结论。接下来,本文提出一种基于质心距离直方图的形状描述方法,形状之间的相似度通过对比相应范围内的半径数量进行计算。实验结果表明,两种特征的融合能够获得更高的检索性能。 本文另一贡献是提出基于形状特征的图像聚类算法,目的是为了改善查询时的效率。首先,回顾了基于欧拉空间的经典聚类算法,这些算法主要分为两种类型:基于分划的聚类和基于层次的聚类。接下来,本文提出了一种基于随机模拟退火算法的聚类算法。基本的思想是以随机的k个聚类为开始,通过在聚类之间进行重排来最小化评分函数,重排基于随机选择两种不同的移动方法,最后在这个基础上提出了一种利用形状均值对形状数据库进行层次化组织的方法。
【学位授予单位】:厦门大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
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【共引文献】
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5 于永建;基于视觉关注区域的彩色图像检索技术研究[D];辽宁师范大学;2010年
6 张珍军;基于内容的图像检索技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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8 董小丽;基于索引相关和聚类的图像特征提取算法研究[D];大连理工大学;2010年
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10 肖平;基于DM642的“行人”语义提取及应用[D];湘潭大学;2010年
【同被引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 柯少卿;鞋印分块分类的研究[D];大连海事大学;2006年
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3 王福生;基于纹理与形状特性的鞋底花纹自动识别算法的研究[D];大连海事大学;2006年
【二级引证文献】
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1 魏勇;王汝凉;张卫;;基于动态RBF神经网络的遥感图像中烟辨识[J];现代计算机(专业版);2011年10期
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10 纪秀辉;周亮;;图像数据挖掘过程和方法的研究[J];硅谷;2009年03期
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2 牛晓晖;王妍;贾克斌;;基于信息突变的图像检索方法[A];全国第三届信号和智能信息处理与应用学术交流会专刊[C];2009年
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5 朱松豪;梁志伟;;用半监督学习方法实现图像检索[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 王晗;滕鹏;梁玮;;使用稠密兴趣点包的非对称风景图像检索[A];第七届和谐人机环境联合学术会议(HHME2011)论文集【poster】[C];2011年
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10 李太君;康耀红;温小斌;潘学松;;基于改进的颜色直方图模型的图像检索[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2006年
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7 吴伟文;基于计算机视觉的目标图像检索相关技术的研究[D];华南理工大学;2012年
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10 王冰梅;基于多特征融合的图像检索方法研究与实现[D];大庆石油学院;2010年
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