一种基于HSVG-SURF特征的鱼类图像检索算法

摘要 鱼类图像具有丰富的颜色和纹理特征，传统的多特征鱼类图像检索采用多特征向量合并方式将颜色与纹理特征合并后进行鱼类图像检索.这种多特征合并方式对表达多种特征的能力较弱，合并后的多特征向量无法有效地将鱼类的颜色与纹理特征进行融合，从而影响了鱼类图像检索算法的性能.针对以上问题，本文在基于灰度图的SURF特征提取算法的基础上提出了基于HSVG四通道的SURF特征图像检索方法，该算法能够有效融合图像中的纹理信息和颜色信息，按通道匹配特征后加权进行鱼类图像检索还可以对鱼类图像背景信息有一定的抗干扰能力.为了验证本文所提算法的有效性，课题组在澳大利亚昆士兰大学提供的QUT_fish_data数据集上进行了仿真实验，实验结果表明，本文所提算法在较大规模数据集以及鱼类自然场景下都具有较好的鲁棒性和准确率.