-
题名基于内容的图像检索-感兴趣区域的提取
被引量：3
- 1
-
-
作者
陈瑞文
-
机构
黎明职业大学信息与电子工程学院
-
出处
《通化师范学院学报》
2014年第10期53-55,共3页
-
基金
福建省教育厅2012年度B类课题
"关于高等职业院校计算机图形图像教学的研究与探讨"(JB12495S)
-
文摘
基于内容的图像检索是当前研究的热点和难点,提取图像的感兴趣区域,能够提高检索的准确性.该文提出了一种基于特征点的感兴趣区域提取方法,首先基于多曲率多项式提取图像的特征点,然后根据一定的规则提取感兴趣区域,实验证明,使用这种感兴趣区域提取方法,能较大地提高检索的查准率.
-
关键词
特征点
感兴趣区域
图像检索
多曲率多项式
-
Keywords
salient point
region of interest
image retrieval
multi-scale curvature polynomial
-
分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名基于曲率尺度空间的轮廓角点检测
被引量：15
- 2
-
-
作者
孙君顶
郭启强
张兆生
-
机构
河南理工大学计算机科学与技术学院
苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
-
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第7期78-82,共5页
-
基金
河南省教育厅自然科学基础研究基金(2007520019
2008B520012
+4 种基金
2009B520013)
河南省国际合作项目(084300510065)
苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放基金(KJS0715)
河南理工大学博士基金(B050901)
河南理工大学骨干教师资助基金
-
文摘
在曲率尺度空间和多尺度曲率积的基础上,提出了一种基于多尺度曲率多项式的角点检测算法。首先基于曲率尺度空间检测不同尺度下的角点,然后利用多尺度曲率积或曲率和对检测到的角点进行增强处理,该方法可有效抑制噪声影响,防止高尺度下对一些角点平滑;另外,根据多尺度曲率多项式结果的符号还可有效的判别所检测角点的凹凸性。采用不同的评价准则及实例图像进行测试,实验结果证明该角点检测器是非常有效的,优于文中其它两种检测算法。
-
关键词
角点检测
曲率尺度空间
多尺度曲率多项式
计算机视觉
模式识别
-
Keywords
corner detection
curvature scale space
multi-scale curvature polynomial
computer vision
pattern recognition
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于感兴趣区域的图像检索方法
被引量：6
- 3
-
-
作者
毋小省
孙君顶
-
机构
河南理工大学计算机科学与技术学院
"图像处理与图像通信"江苏省重点实验室
-
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期221-224,共4页
-
基金
国家自然基金项目(No.61005033)
教育部科学技术研究重点项目(No.210128)
+2 种基金
河南省骨干教师计划项目(No.2010GGJS-059)
河南省国际合作项目(No.104300510066)
"图像处理与图像通信"江苏省重点实验室基金项目(No.LBEK2011002)资助
-
文摘
提出了一种新的基于感兴趣区域的图像检索算法。首先基于多曲率多项式提取图像显著点,并依据显著点提取图像感兴趣区域,然后基于感兴趣区域的颜色和纹理特征进行图像检索。实验结果表明该方法可有效地提取图像感兴趣区域,并取得了较好的检索效果。
-
关键词
显著点
感兴趣区域
图像检索
多尺度曲率多项式
-
Keywords
salient point
region of interest
image retrieval
multi-scale curvature polynomial
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
