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基于小波變換和灰度共生矩陣的輪胎花紋檢索
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,西安 710061)

作者簡(jiǎn)介:

賈世英(1989-),男,陜西渭南人,碩士研究生,主要從事圖像檢索方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

陜西省教育廳專(zhuān)項科研計劃資助項目(15JK1658)。


Tire Pattern Retrieval Based on Wavelet Transform and Gray Level Co-occurrence Matrix
Author:
Affiliation:

(School of Communication and Information Engineering,Xi′an University of Posts and Telecommunications,Xi′an 710061, China)

Fund Project:

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    摘要:

    針對在用離散小波變換中提取紋理特征缺少紋理的空間分布特性問(wèn)題,提出引入方向測度的灰度共生矩陣(gray level co-occurrence matrix,GLCM)與離散小波分解相互融合的算法,在低頻子帶上借助方向測度引入權值因子的方法提取灰度共生矩陣的6個(gè)統計量,用生成的綜合特征來(lái)描述輪胎花紋的紋理構成,用歐式距離進(jìn)行相似性度量;實(shí)驗結果表明,融合算法能夠有效提高檢索效率,改進(jìn)方法的檢索效率優(yōu)于用傳統的灰度共生矩陣和小波變換提取紋理方法的檢索效率。

    Abstract:

    In view of the limitations distribution of extracting texture feature in Discrete wavelet transform ,Gray Level Co-occurrence Matrix(GLCM) and Discrete wavelet decomposition are proposed. The six statistics of gray level co-occurrence matrix are extracted from the low frequency sub bands by using the weighted factor method. Experimental results show that the fusion algorithm can effectively improve the retrieval efficiency. The retrieval efficiency of the new method is better than that of the traditional gray level co-occurrence matrix and wavelet transform.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

賈世英,馬姣婷.基于小波變換和灰度共生矩陣的輪胎花紋檢索計算機測量與控制[J].,2016,24(6):210-213.

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歷史
  • 收稿日期:2015-08-27
  • 最后修改日期:2015-09-25
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-07-27
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