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国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究

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神经模糊分类器的图像检索

年代。亚莎,S。Ramya, M。Sarulatha, M。Prakasham和P.Priyanka
PG学者,部门的计算机科学,克里希纳斯技术学院,印度哥印拜陀
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国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究

文摘

基于内容的图像检索系统等领域一直是一个活跃的研究课题,娱乐、多媒体、教育、图像分类和搜索。的一个关键问题,基于内容的图像检索系统从原始数据中提取必要的信息,反映了图像内容。尽管大量的特征提取和检索技术已经开发出来,还没有在全球范围内接受技术可用于区域/对象表示和检索。在本文中,我们提出一种自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS),它有一个潜在的捕获两个神经网络和模糊逻辑的好处。颜色提取基于RGB(红,绿,蓝),HSV(色相,饱和度值)和Y, Cb, Cr(亮度和色度)。提取图像的纹理灰度共生矩阵法应用灰度共生矩阵建立(),这是一个受欢迎的统计方法。提取图像的形状可以由精明的边缘检测。因此,实验结果可能表明,我们的检索框架非常有效且需要较少的计算时间以一个独特的系统流程和优于传统的图像检索系统。实验结果的基础上,分析了Corel数据集。

关键字
自适应神经模糊推理系统、精明的边缘检测、基于内容的图像检索,灰度Co-occurence矩阵应用灰度共生矩阵建立()。

介绍
随着互联网的发展,和可用性的图像捕获设备,如数码相机,手机,收集图像扫描仪、数字图像的大小是迅速增加。高效的图像浏览搜索和检索工具要求用户从不同的领域,包括遥感、时尚、医学、建筑、犯罪预防、出版、等等。为此,许多图像检索系统已经开发出来。有两种检索框架:基于文本和基于内容的。基于文本的方法,可以追溯到1970年代。在这些系统中,图像手动标注的文本描述符,广泛使用的数据库管理系统(DBMS)进行图像检索。这种方法也有缺点。第一个是相当水平的人类劳动是人工注释的分析。第二种方法是注释准确由于人类感知的客观[1,2]。为了克服上述方法的缺点在基于文本和基于内容的图像检索(CBIR)是在1980年代初引入的。在CBIR、图像索引和排名的视觉内容,如纹理、颜色、形状。 A pioneering work which was published by Chang in 1984, who presented a picture indexing and abstraction approach for pictorial database retrieval [3]. The pictorial database system which consists of picture objects and picture relations. To construct picture indexes, operations are formulated to perform picture clustering and classification. In the past decades, many commercial products and experimental prototype systems have been developed, such as QBIC [4], Photobook [5], Virage [6], VisualSEEK [7], Netra [8], SIMPLIcity [9]. Comprehensive surveys in CBIR can be found in Refs. [10,11]. In this paper, we consider the advantages of intensity homogeneity and prominent color and orientation features to extract significant regions. color and shape features to achieve better performance. And, Adaptive neuro fuzzy inference system is proposed for efficient image retrieval.
本文的其余部分组织如下。第二部分详细介绍了图像预处理技术。第三部分细节特征提取技术。第四部分详细介绍了自适应神经模糊推理系统的技术。节和结论给出V。

文献调查
贾斯瓦尔,Kaul[27]得出结论,基于内容的图像检索不是取代,而是一种补充组件基于文本的图像检索。只有集成的两个可能导致令人满意的检索性能。在本文回顾了基于内容的图像检索系统的主要组件,包括图像特征表示、索引、和系统设计,强调过去和当前的技术成就
Ivan Lee出版社。[28]的分析CBIR系统与人类和机器控制相关性反馈控制,在不同的网络拓扑结构包括集中式、集群和分布式内容搜索。在他们的实验中,使用RBF交互相关性反馈,他们观察到一个更高的检索精度通过引入非线性高斯RBF的semi-supervision相关性反馈。
Verma Mahajan[29]用精明的,sobel边缘检测算法提取图像的形状特征。后提取的形状特征,分类图像索引和标签进行简单应用检索算法以从数据库中检索相关的图片。在他们的工作,从巨大的图像数据库检索的图像由用户根据需要可以完全根据结果通过精明的边缘检测技术。

算法
CBIR(基于内容的图像检索)、视觉特性,比如颜色、纹理和形状特征图像中提取的数据集。每个图像的特征是使用一个或多个特征描述符。在图像的检索,特性和描述符的查询图像相比,图像在数据库中。[14]的特点是定义为一个函数的一个或多个测量图像,每一个都指定一个图像的可量化的属性,并计算,量化图像的一些重要特征。
目前所采用的各种特性分类如下:
•一般特征:应用程序独立特征,如纹理、颜色和形状。
基于抽象层,它是进一步分为:
•进行像素级特点:功能在每个像素计算,如位置和颜色。
•本地特点:功能是计算对细分的结果图像的图像分割和边缘检测。
•全球特点:功能重新计算整个图像或图像的普通区。
•特定于域的特点:应用程序依赖的特征,如指纹、人脸、概念特征。这些特性是低级的混合物为一个特定的领域。另一方面,所有的功能都可以大致分为图像的低层特征和高层特征。低级功能可以从原始图像中提取,而高层特征提取必须基于图像的低层特征[15]。

颜色提取
图像的颜色特征是一种使用最广泛的视觉特性在图像检索系统。图像颜色特征的特点有很多优势:
•鲁棒性:在视图轴图像的颜色直方图具有旋转不变[16]。颜色提取变化也不敏感图像直方图分辨率和闭塞。
•有效性:查询图像和提取的匹配图像之间的相关性高的百分比。
•实现:建设的颜色直方图是一个明确的过程,包括分配颜色值柱状图的分辨率,扫描的图像,使用颜色组件构建直方图作为指标。
•计算简单:直方图计算O (X, Y)复杂度的图像大小X×Y。单个图像匹配的并发症是线性的,O (n),其中n是不寻常的颜色的数量,或者柱状图的分辨率。
•存储:颜色直方图尺寸远小于图像本身,自命不凡的颜色量化从而低存储空间。
通常,一个图像的颜色通过一些颜色模型表示。存在一系列的模型来描述颜色信息。图像的颜色模型是精确的三维坐标系统和子空间内的系统,每一种颜色代表了一个特定的点。更常用的模型检索HSV颜色(色调、饱和度、价值)RGB(红,绿,蓝),和Y, Cb, Cr(亮度和色度)。因此,颜色内容的特点是三路。一种表示是图像的颜色直方图的颜色内容。统计上,它表示联合的前景三个颜色通道的强度。颜色是人类所谓的三色刺激的结合:红,绿,蓝(RGB)形成一个颜色空间这个模型和硬件相关的生理基础。RGB颜色被称为三原色,是附加的。其他颜色也不同他们的组合,可以获得。 RGB space cube is the base for the depiction of the HSV space, with the diagonal of the RGB model, as the vertical axis in HSV. Since saturation varies from 0.0 to 1.0, Colors vary from unsaturated (gray) to saturated (no white component). Shade ranges from 0 to 360 degrees, with variation starts with red, going through yellow, green, blue, cyan and magenta and back to red. These color spaces are spontaneously equivalent to the RGB model from which they can be derived through linear or non-linear transformations.

纹理提取
纹理分析的目的是在决定一个独占的方式代表底层纹理的特点和代表他们在一些简单但独特的形式,这样他们可以用于艰难,准确分类和分割的对象。[17]尽管结构起着相当大的作用在图像分析和模式识别,只有少数架构执行车载结构特征提取。图1描述了应用灰度共生矩阵建立了。
图1描述了灰度共生矩阵法应用灰度共生矩阵建立()已被证明是一个接受统计方法从图像中提取结构特征。根据同现矩阵,Haralick定义14结构特性测量的概率矩阵来提取遥感图像的纹理统计特征。本文四个重要特性、相关熵,角二阶矩(能量),(惯性矩),实施逆选择不同时刻使用Xilinx ISE 13.4。

形状提取
一些图像弱边缘由于背景和前景的相似之处。完美和完整的图像检索的一个图像,基于形状特征,我们增强图像边缘。形状特征表达与金字塔的梯度方向直方图(PHOG) [18]。PHOG包含全球和本地图像的形状特征。全球形状是被分布在边缘图像中方向,而当地的形状是被分布在边缘方向内的部分在多个分辨率。[19]因此,边缘提取形状的流程中非常重要的特性。
形状特征提取中扮演着重要角色在随后的类别的应用程序:
•形状检索:寻找大型数据库中的所有形状类似一个查询的形状。一般各种形状在一个给定的距离查询确定。
•识别和形状分类:决定一个给定的形状匹配模型适当或代表哪个阶级是最相似。
•形状对齐和注册:转换或翻译一个形状,最佳匹配另一个形状,在全部或部分[20]。
•形状近似和简化:构建一个形状以更少的元素(点、段、三角形等),所以它仍然是平行于原始。
形状描述符应该如下要求:
•描述符表示信息项的内容。
•描述符应该存储简洁。这样一个描述符向量的大小不能太大。[21][22][23]
•描述符应该是容易的,否则执行时间就太长了[24][25]。

边缘检测
图像的轮廓,我们应该改变图像灰度,然后边都得到通过精明的边缘检测器
精明的边缘检测过滤掉噪音的原始图像是第一步之前试图定位和检测边缘。Sobel算子使用一对3 x3卷积面具,[19]一个估计在x方向上梯度(列),另一个估计在y方向上的梯度(行)。图2描述了精明的边缘检测滤波器。边缘检测矩阵大小、边缘强度梯度的近似使用公式:
| G | = | Gx | + | Gy |
发现边缘方向的公式是:
θ= invtan (Gy / Gx)
他们如下所示:

简称ANFIS
自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS)是一种基于Takagi-Sugeno[13]模糊神经网络推理系统。它将模糊逻辑与神经网络集成的原则。因此,它有可能捕捉到神经网络和模糊逻辑的好处在一个单一的框架。这个系统对应于一组模糊if - then规则,有学习能力近似非线性函数[26]。因此,简称ANFIS被认为是一个普遍的估计量[27]。

实验结果
该系统实现使用MATLAB 8.1.0.604工具箱中可用。MATLAB函数是程序(或例程)接受输入参数和返回输出参数。实验室进行的实验是用垫8.1.0.604 (R2013a)英特尔奔腾5.0 GHz处理器2 gb内存。示例图像在不同的大小。所以,图片会做调整以统一的大小为256 x 256。图像的预处理是使用直方图均衡化来执行的。直方图均衡化图像的计算使用一个图像像素值的累积分布函数。然后特征提取,利用这些特性进行分类。图3和图4显示了查询的查询图像和直方图的图像。
后的直方图分析使用神经模糊分类检索的图像。图5表示检索图像

结论和未来的工作
本文提出一种方法来检索一组图像根据其特性从数据库中有效的图像检索。我们提出了自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS),确定查询图像基于特征如颜色、形状和纹理。颜色提取基于RGB(红,绿,蓝),HSV(色相、饱和度、价值)和Y, Cb, Cr(亮度和色度)。提取图像的纹理灰度共生矩阵法应用灰度共生矩阵建立(),这是一个受欢迎的统计方法。图像的形状可以由边缘检测器(精明的边缘检测)。我们我们的系统与先进的CBIR系统相比,和经验措施证明该方法的有效性。

数据乍一看
图1 图2 图3 图4 图5
图1 图2 图3 图4 图5

引用



































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