特定区域的舰船图像检索研究
发布时间：2022-02-08 20:10
图像检索是舰船图像分析领域的热点,当前舰船图像检索算法没有考虑用户对不同区域感兴趣的差异性,使得舰船图像检索效果很差,为了获得更优的舰船图像检索结果,本文设计一种基于感兴趣区域的舰船图像检索算法。首先分析当前舰船图像检索的研究进展,描述了感兴趣区域的舰船图像检索流程,然后采集舰船图像,对它进行一定变换处理,并从舰船图像中提取兴趣点,最后引入机器学习算法根据兴趣点实现舰船图像检索,采用多幅舰船图像进行了检索仿真测试。结果表明,与传统舰船图像检索算法相比,本文算法不仅获得民更高精度的舰船图像检索结果,而且明显缩短了舰船图像检索的平均时间,可以帮助用户快速检索到自己真正需要的舰船图像检索,实际应用价值更高。
【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(12)北大核心
【文章页数】：3 页
【部分图文】：
与文献[4]和文献[5]的舰船图像检索时间对比Fig.4Comparisonofshipimageretrievaltimewith
舰船红外图像检索与特征分析中支持向量机技术的应用[J].舰船科学技术,2019,41(4):184–186.[1]张建辉,翟伟康.基于GIS的海上舰船图像检索系统研究[J].测绘通报,2012(S1):533–534+565.[2]何柏青,王自敏.反馈机制的大规模舰船图像检索[J].舰船科学技术,2018,40(8):157–159.[3]徐存亮,王孝通.基于空间相似度的舰船VDR图像检索研究[J].科技创新与应用,2017(24):8–9+11.[4]魏辉.基于全局特征融合的舰船组合相似度图像检索研究[J].舰船科学技术,2018,40(8):166–168.[5]图2本文算法的舰船图像检索结果Fig.2Theshipimageretrievalresultsofthealgorithminthispaper图4与文献[4]和文献[5]的舰船图像检索时间对比Fig.4Comparisonofshipimageretrievaltimewithliterature[4]andliterature[5]·96·舰船科学技术第42卷
枷窦焖魈卣鳌?1.2舰船图像检索算法将舰船图像检索特征作为描述舰船图像差异的标准，这样根据特征设计舰船图像检索算法，本文引入机器算法度量舰船图像之间的相似度，根据相似度建立舰船图像检索的分类器，这样根据分类器可以对未知舰船图像进行检索。1.3特定区域的舰船图像检索算法工作流程特定区域舰船图像检索算法工作流程大致为：首先采集舰船图像，对它进行一定变换处理，然后从舰船图像中提取可以描述用户不同特征的兴趣点，最后引入机器学习算法根据兴趣点实现舰船图像检索，具体如图1所示。图1特定区域的舰船图像检索算法工作流程Fig.1Workflowofshipimageretrievalalgorithminregionofinterest2舰船图像检索算法的性能分析2.1测试平台为了分析特定区域的舰船图像检索算法的性能，选择10类舰船图像作为实验对象，仿真平台如表1所示。表1舰船图像检索仿真实验平台设置Tab.1Simulationexperimentplatformofshipimageretrieval平台测试名称具体设置CPU类型IntelCPU的数量4RAM8GBDDR4000操作系统64位编程工具Python2.2本文算法的有效性测试采用本文算法对10类舰船图像进行检索仿真实验，列举出一类舰船图像的检索结果，具体如图2所第42卷王丹：特定区域的舰船图像检索研究·95·
【参考文献】：
期刊论文
[1]舰船红外图像检索与特征分析中支持向量机技术的应用[J]. 曾浩. 舰船科学技术. 2019(04)
[2]反馈机制的大规模舰船图像检索[J]. 何柏青,王自敏. 舰船科学技术. 2018(08)
[3]基于全局特征融合的舰船组合相似度图像检索研究[J]. 魏辉. 舰船科学技术. 2018(08)
[4]基于空间相似度的舰船VDR图像检索研究[J]. 徐存亮,王孝通. 科技创新与应用. 2017(24)
[5]基于GIS的海上舰船图像检索系统研究[J]. 张建辉,翟伟康. 测绘通报. 2012(S1)
本文编号：3615671
【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(12)北大核心
【文章页数】：3 页
【部分图文】：
与文献[4]和文献[5]的舰船图像检索时间对比Fig.4Comparisonofshipimageretrievaltimewith
舰船红外图像检索与特征分析中支持向量机技术的应用[J].舰船科学技术,2019,41(4):184–186.[1]张建辉,翟伟康.基于GIS的海上舰船图像检索系统研究[J].测绘通报,2012(S1):533–534+565.[2]何柏青,王自敏.反馈机制的大规模舰船图像检索[J].舰船科学技术,2018,40(8):157–159.[3]徐存亮,王孝通.基于空间相似度的舰船VDR图像检索研究[J].科技创新与应用,2017(24):8–9+11.[4]魏辉.基于全局特征融合的舰船组合相似度图像检索研究[J].舰船科学技术,2018,40(8):166–168.[5]图2本文算法的舰船图像检索结果Fig.2Theshipimageretrievalresultsofthealgorithminthispaper图4与文献[4]和文献[5]的舰船图像检索时间对比Fig.4Comparisonofshipimageretrievaltimewithliterature[4]andliterature[5]·96·舰船科学技术第42卷
枷窦焖魈卣鳌?1.2舰船图像检索算法将舰船图像检索特征作为描述舰船图像差异的标准，这样根据特征设计舰船图像检索算法，本文引入机器算法度量舰船图像之间的相似度，根据相似度建立舰船图像检索的分类器，这样根据分类器可以对未知舰船图像进行检索。1.3特定区域的舰船图像检索算法工作流程特定区域舰船图像检索算法工作流程大致为：首先采集舰船图像，对它进行一定变换处理，然后从舰船图像中提取可以描述用户不同特征的兴趣点，最后引入机器学习算法根据兴趣点实现舰船图像检索，具体如图1所示。图1特定区域的舰船图像检索算法工作流程Fig.1Workflowofshipimageretrievalalgorithminregionofinterest2舰船图像检索算法的性能分析2.1测试平台为了分析特定区域的舰船图像检索算法的性能，选择10类舰船图像作为实验对象，仿真平台如表1所示。表1舰船图像检索仿真实验平台设置Tab.1Simulationexperimentplatformofshipimageretrieval平台测试名称具体设置CPU类型IntelCPU的数量4RAM8GBDDR4000操作系统64位编程工具Python2.2本文算法的有效性测试采用本文算法对10类舰船图像进行检索仿真实验，列举出一类舰船图像的检索结果，具体如图2所第42卷王丹：特定区域的舰船图像检索研究·95·
【参考文献】：
期刊论文
[1]舰船红外图像检索与特征分析中支持向量机技术的应用[J]. 曾浩. 舰船科学技术. 2019(04)
[2]反馈机制的大规模舰船图像检索[J]. 何柏青,王自敏. 舰船科学技术. 2018(08)
[3]基于全局特征融合的舰船组合相似度图像检索研究[J]. 魏辉. 舰船科学技术. 2018(08)
[4]基于空间相似度的舰船VDR图像检索研究[J]. 徐存亮,王孝通. 科技创新与应用. 2017(24)
[5]基于GIS的海上舰船图像检索系统研究[J]. 张建辉,翟伟康. 测绘通报. 2012(S1)
本文编号：3615671
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/chuanbolw/3615671.html
