【摘 要】
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为提高基于内容的图像检索系统(CBIR)中纹理特征提取的有效性,进一步提升CBIR系统的整体性能。提出了一种基于脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法。脉冲耦合神经网络(PCNN)是新一代的人工神经网络,在数据处理上具有很多优势。特征提取时具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性,以及很好的抗噪性,而这一点非常适合于图像检索系统。利用PCNN及简化模型ICM得到对应于不同灰度值的二值图像序列,计算序列中每幅
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为提高基于内容的图像检索系统(CBIR)中纹理特征提取的有效性,进一步提升CBIR系统的整体性能。提出了一种基于脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法。脉冲耦合神经网络(PCNN)是新一代的人工神经网络,在数据处理上具有很多优势。特征提取时具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性,以及很好的抗噪性,而这一点非常适合于图像检索系统。利用PCNN及简化模型ICM得到对应于不同灰度值的二值图像序列,计算序列中每幅图像的熵序列,其一维的特征矢量作为纹理特征。采用Eu-clidean距离进行相似度计算,建立了一套基于示
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