【摘 要】
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海量图像查重算法采用云计算技术在云平台上实现图像上传、处理、分类。通过图像分类器实现图像分类;利用Zernike矩阵对分类后的图像实行图像比对,确定图像的四周的伪边块,根据图像像素值采用二值化方式处理图像,并在处理后进行边缘检测和直线检测,确定真实图像大小;通过归一化相似度准则计算两幅真实图像的相似度,据此判断图像重复情况。结果表明:该算法图像分类精度高于99%,查重精度高于对比算法,且在相似度阈
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海量图像查重算法采用云计算技术在云平台上实现图像上传、处理、分类。通过图像分类器实现图像分类;利用Zernike矩阵对分类后的图像实行图像比对,确定图像的四周的伪边块,根据图像像素值采用二值化方式处理图像,并在处理后进行边缘检测和直线检测,确定真实图像大小;通过归一化相似度准则计算两幅真实图像的相似度,据此判断图像重复情况。结果表明:该算法图像分类精度高于99%,查重精度高于对比算法,且在相似度阈值为0.8～0.9时,查重精度最高。
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