基于脉冲耦合神经网络与欧拉数的图像检索

张静; 曹林伟

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基于脉冲耦合神经网络与欧拉数的图像检索

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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.

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来源
《计算机应用与软件》 |2014年第6期|232-235259|共5页
作者
张静; 曹林伟;
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作者单位

辽宁科技大学软件学院辽宁鞍山114051;

营口理工学院辽宁营口115014;

辽宁科技大学软件学院辽宁鞍山114051;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
脉冲耦合神经网络; 欧拉数; 基于内容的图像检索;

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