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1、第40卷第11期计算机学报Vol.40No.112017年11月CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSNov.2017弦特征矩阵:一种有效的用于植物叶片图像分类和检索的形状描述子王斌1),2)1)1)陈良宵叶梦婕1)(南京财经大学信息工程学院南京210023)2)(南京财经大学电子商务省级重点实验室南京210023)摘要植物叶片形状一般具有小的类间差异和大的类内变化,再加之叶片的自遮挡和噪声的干扰,给叶片形状的识别带来了很大的挑战.文中提出了一种新的形状描述子———弦特征矩阵(ChordFeaturesMatrices,CFM
2、),精确而又鲁棒地应用于植物叶片图像的分类和检索问题.该方法将目标轮廓线的弦,依据轮廓线所围成的区域,分成内和外两个部分.因其与轮廓线凸凹特性的相关性,该方法用多个尺度级的内部弦长和外部弦长生成两个矩阵,旨在隐式地描述轮廓线的多尺度的凸凹特性.该方法还定义了多个尺度级的弧到弦的平均投影长度,并构成矩阵,以反应轮廓线在各个尺度级下的弯曲程度《.组合这3个矩阵所形成的CFM描述子,全面地刻画了轮廓线的几何特性,具有强的形状表征能力.用Swedish、Flavia和ImageCLEF这3个具有挑战性的叶片图像测试集,对文中提出的CFM方法分别进行
3、分类和检索性能评估计.实验结果表明,文中提出的方法在精确度和对噪声的鲁棒性方面均优于其他植物叶片图像分类和检索方法.而文中提出的方法在MPEG7测试集上的实验结果则验证了其具有应用于一般的形状识别任务的潜力.算关键词形状描述;内外弦长;叶片图像分类;叶片图像检索中图法分类号TP391犇犗犐号10.11897/SP.J.1016.2017.02559机犆犺狅狉犱犉犲犪狋狌狉犲狊犕犪狋狉犻犮犲狊:犃狀犈犳犳犲犮狋犻狏犲犛犺犪学狆犲犇犲狊犮狉犻狆狋狅狉犳狅狉犘犾犪狀狋犔犲犪犳犆犾犪狊狊犻犳犻犮犪狋犻狅狀犪狀犱犚犲狋狉犻犲狏犪犾报1),2)1)
4、1)WANGBinCHENLiangXiaoYEMengJie1)(犛犮犺狅狅犾狅犳犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵,犖犪狀犼犻狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犉犻狀犪狀犮犲犪狀犱犈犮狅狀狅犿犻犮狊》,犖犪狀犼犻狀犵210023)2)(犘狉狅狏犻狀犮犻犪犾犓犲狔犔犪犫狅狉犪狋狅狉狔狅犳犈犾犲犮狋狉狅狀犻犮犅狌狊犻狀犲狊狊,犖犪狀犼犻狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犉犻狀犪狀犮犲犪狀犱犈犮狅狀狅犿犻犮狊,犖犪狀犼犻狀犵210023)犃犫狊狋狉犪犮狋Identifyingleafshapesisachallengingtaskdueto
5、thesmallinterclassdifferencesandlargeintraclassvariationsappearedintheleafshapes.Theselfocclusionandnoisedisturbingalsomakethistaskbecomeverydifficult.Inthispaper,anovelshapedescriptor,termedChordfeaturesmatrices(CFM),isproposedforplantleafimageclassificationandretriev
6、al.IntheproposedCFM,thechordoftheobjectcontourispartitionedintotwoparts,theinneroneandtheouterone,accordingtotheregionenclosedbythecontour.Duetotheirhighcorrelationstotheconvexandconcavepropertiesofthecontour,theirlengthsareutilizedtogeneratetwomatricesforcharacterizingthe
7、convexandconcavepropertiesofthecontourinmultiscale.Inadditional,theprojectionlengthsfromthearctothechordarealsousedtobuildamatrixforreflectingthebendingdegreeofthecontour.Thecombinationofthesethreematricescharacterizesthecontourfromcoarsetofinewhichresultsashapedescriptorw
8、ithpowerfuldiscriminativeabilityforaccurateplantleaf收稿日期:20160120;在线出版日期:20161214.本课题
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