小波变换下基于分形编码和Zernike矩的织物图像检索算法

作     者：张琴 曹一青 ZHANG Qin;CAO Yi-qing

作者机构：莆田学院机电与信息工程学院福建莆田351100 

出 版 物：《中国光学（中英文）》 (Chinese Optics)

年 卷 期：2023年第16卷第3期

页      面：715-725页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：Supported by National Youth Science Foundation of China (No. 62205168) Project of the Young and Middleaged Teachers’ Education Research Projects of Fujian Province of China (No. JAT200534) 

主　　题：织物图像检索 小波变换 分形编码 Zernike矩 

摘      要：为帮助纺织企业的工作人员快速、准确地从数据库中检索出与织物图像相同或相似的图像,提出了一种小波变换下基于分形编码和Zernike矩的织物图像检索算法。首先,利用小波变换获得低频分量,对变换后的低频子图进行分形编码,得到编码参数。然后,计算低频子图像的Zernike矩。将小波变换下的分形编码参数和Zernike矩相结合作为织物图像检索的特征量。相比于单特征检索方法,该算法克服了精度低、耗时长的问题。与基本分形算法(BFIC)、联合正交分形参数和改进的Hu不变矩算法(HVKF)以及稀疏分形图像压缩算法(SFIC)相比,该算法确保了重建图像的质量和较低的编码时间。实验结果表明,织物图像检索的平均精度和平均召回率均高于现有的检索方法。