基于目标轮廓形状矩阵傅氏描述子的特殊标志识别方法

摘要：

为了快速地从互联网上的海量图像中检索出含有某种特殊标志的图像,提出了一种基于形状矩阵傅氏描述子(shape matrix Fourier descriptor,SMFD)的图像标志检索算法.该算法通过对图像内容进行分割得到目标对象的边界信息,并在光栅系统中进行目标轮廓边界点统计获得形状矩阵,然后分析其周期性变化规律和特点,对形状矩阵按列展开为一维向量并进行傅里叶变换,取傅里叶变换系数中模值大于模值平均值的部分来构建特征向量,最后用欧氏距离进行图像间相似性度量.实验结果表明,SMFD具有尺度、旋转、平移不变性,与其他方法进行检索对比,提高了图像的查准率和查全率,可以有效地应用于实际项目.

关键词：特殊标志、形状矩阵傅氏描述子、特征向量

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费资助项目ZYGX2013J071;四川省科技厅资助项2013JQ0005

在线出版日期：2015-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1231-1235