检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]河南师范大学计算机与信息技术学院,新乡453007
出 处:《模式识别与人工智能》2012年第2期225-229,共5页Pattern Recognition and Artificial Intelligence
基 金:国家自然科学基金项目(No.60873104;61040037);河南省科技攻关(重点)项目(No.112102210194);河南省教育厅自然科学基金项目(No.2008B520019)资助
摘 要:传统的纹理识别方法大多是对图像频谱的研究,文中尝试以粒计算理论为基础,利用分层思想对图像的纹理特征进行识别.首先,通过引入粒的边缘和分层熵的概念,建立粗糙粒理论,构造粗糙粒度空间模型.然后,构建基于粒的边缘和分层熵的相似度计算方法,得出一种图像纹理识别方法.该方法不仅提高模型在图像纹理识别上的实用性,而且通过对识别和检索过程的同步进行简化纹理识别的计算过程.最后,仿真实验表明,该模型及所用到的相关方法是可行的,与其它方法相比,该方法识别和检索效果较好.Most of the traditional image texture recognition method focuses on spectrum. In this paper, the layering idea is used based on granular computing theory to recognized the image texture features. Firstly, the rough granular theory is presented and the rough granular space model is constructed by introducing the concept of granular edges and layered entropy. Secondly, a kind of similarity calculation method is established based on granular edges and layered entropy. Then, a method of image texture recognition is put forward. The proposed method improves the practicality of the model and simplifies the calculation of texture recognition by synchronous identification and retrieval. Finally, the simulation result show that the performance of image retrieval is improved. The validity of the proposed method is testified by the contrast with other methods.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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