计算机应用

作者：张美玲, 吴俊峰, 于红, 崔榛, 董婉婷

单位：1. 大连海洋大学 信息工程学院, 辽宁 大连 116023;2. 广东省普及型高性能计算机重点实验室, 广东 深圳 518060;3. 天津大学 计算机科学与技术学院, 天津 30072

关键词：鱼类图像检索,颜色通道,空间金字塔,图像特征

基金：国家自然科学基金资助项目（61701070，61802046）；辽宁省自然科学基金资助项目（20170520327）；辽宁省高等学校海洋产业技术研究院项目（2018-CY-34）；广东省普及型高性能计算机重点实验室开放基金资助项目（SZU-GDPHPCL201805）；大连市科技计划项目（2015A11GX022）。

随着计算机视觉技术在海洋水产领域中的应用不断加深，鱼类图像检索在渔业资源调查、鱼类行为学分析等方面发挥了巨大的作用。通过研究发现，鱼类图像的背景信息会对鱼类图像检索造成极大干扰，而且鱼类图像中颜色、纹理、形状等特征由于空间位置信息的缺乏而使检索的准确率不高。为解决以上问题，提出了一种新的基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索算法。首先，提取视觉显著性图将鱼类图像的前景和背景分开，从而减少图像背景对检索的干扰；其次，为了使图像特征包含一定的空间位置信息，利用空间金字塔的理论对图像进行分割，在此基础上，将图像转为HSVG四通道图并提取SURF特征；；最后，得到检索结果。为验证所提算法的有效性，在QUT_fish_data数据集和DLOU_fish_data数据集上对算法的查全率、查准率与经典的HSVG算法和显著性分块算法进行对比：在两个数据集上查准率分别比传统的HSVG算法最多分别提高12%和5%，查全率最多分别提高7%和22%；比传统的显著性分块算法查准率最多分别提高15%和5%，查全率最多分别提高36%和22%；从而证明所提算法是有效的，能有效提升鱼类图像的检索效果。

来源：2019年第5期

《计算机应用》期刊编辑部

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