基于脉冲耦合神经网络与欧拉数的图像检索-论文.pdf

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1、第31卷第6期计算机应用与软件V0l_31No．62014年6月ComputerApplicationsandSoftwareJun．2014基于脉冲耦合神经网络与欧拉数的图像检索张静曹林伟(辽宁科技大学软件学院辽宁鞍山114051)(营V1理工学院辽宁营口115014)摘要在分析基于脉冲耦合神经网络时间序列的图像检索算法的基础上，提出一种新的基于脉冲耦合神经网络的图像检索方法。脉冲耦合神经网络是第三代人工神经网络，能够很好地将二维图像的特征提取成一维的矢量值，而且利用脉冲耦合神经网络提取图像特征时具有平移、旋转、尺度和扭曲不变性。新算法针对灰度图像，利用脉冲耦合神经网络

2、模型对图像进行分解，从而生成与啄图像相关的二值图像序列，然后针对二值图像序列中的每一幅二值图像，计算反映其边缘信息的欧拉数，由此构造一个一维的特征矢量。在进行图像检索的时候，使用欧式距离进行图像的相似度度量。新算法具有计算简单、数据量小的特点。实验结果表明，新算法具有较强的鲁棒性和检索精度。关键词脉冲耦舍神经网络欧拉数基于内容的图像检索中图分类号TP391文献标识码ADOI：10．3969／j．issn．1000．386x．2014．06．063IMAGERETRIEVALBASEDoNPULSE．CoUPLEDNEURALNETWoRKSANDEULERNUMBERZh

3、angJing，CaoLinwei(CollegeofSoftware，UniversityofScienceandTechnologyLiaoning，Anshan114051，Liaoning，China)(YingkouInstituteofTechnology，Yingkou115014，Liaoning，China)AbstractInthispaperweanalysetheimageretrievalalgorithmwhichisbasedonpulse—coupledneuralnetwork(PCNN)timeseries，accordingtothi

4、s，weproposeanewimageretrievalmethodwhichisbasedonpulse-coupledneuralnetwork．Thepulse—coupledneuralnetworkisathirdgenerationofartificialneuralnetworks，itisagoodwaytoextracttwo·dimensionalimagefeatureintoaone—dimensionalvector，andhasthepropertiesoftranslation，rotation，invarianttoscaleanddis

5、tortwhenusingpulse—coupledneuralnetworktoextracttheimagefeatures．Thenewalgorithmworksforgraylevelimages，itusespulse—coupledneuralnetworkmodeltodecomposetheimageSOastogenerateabinaryimagesequencecorrelatedtooriginalimage，thencalculatestheEulernumberforreflectingtheedgeinformationofeachbina

6、ryimageinbinaryimagesequence，andtherefromconstructsanone—dimensionalfeaturevector．ThenewalgorithmusestheEuclideandistancetoconductsimilaritymetricofimagewhenretrievingimages．Thenewalgorithmhasthefeaturesofsimplecalculationandsmalldataamount．Experimentalresultsshowthatthenewalgorithmhasast

7、rongrobustnessandretrievalaccuracy．KeywordsPCNNEulernumberContent—basedimageretrieval检索已成为国内外科研团队和商业公司广泛关注的焦点，知名0引言搜索引擎Google、百度、搜狗相继推出了GoogleSimilarImages、百度识图和搜狗相似图像搜索等基于CBIR技术的图像搜索引随着科学技术的发展以及应用，尤其是智能手机、云计算以擎，微软亚洲研究院也在研究实时相似图像检索技术，而在医及互联网的发展，图像作为一种既直观形象又方便有效的信息学、