【摘 要】
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近年来,随着视觉技术的广泛应用,海量的图片数据充斥于互联网、军工、教育、医疗和娱乐等各个领域,图像检索技术逐渐备受关注,并在一些领域已开始投入实际应用。本文采用基于内容的图像检索技术,针对工厂累积的汽车电子线束连接器图像,首先利用YOLOv4神经网络提取图像的ROI（Region of Interest）区域,并对区域内的图像进行了滤波和边缘检测的预处理,然后设计了基于颜色特征和局部特征的多特征融
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近年来,随着视觉技术的广泛应用,海量的图片数据充斥于互联网、军工、教育、医疗和娱乐等各个领域,图像检索技术逐渐备受关注,并在一些领域已开始投入实际应用。本文采用基于内容的图像检索技术,针对工厂累积的汽车电子线束连接器图像,首先利用YOLOv4神经网络提取图像的ROI（Region of Interest）区域,并对区域内的图像进行了滤波和边缘检测的预处理,然后设计了基于颜色特征和局部特征的多特征融合的线束连接器图像检索方法。论文的主要工作包括:（1）ROI区域的提取与图像预处理。基于工厂多年累积的不同光照角度、光照强度、背景颜色以及摆放角度的线束连接器图像库,利用Label Img应用软件对数据集进行标注,并利用Mosaic数据增强方法来丰富数据集中的样本,最后训练了YOLOv4神经网络模型,成功地提取出了线束连接器图像的最小外接矩形区域,即ROI区域;针对图像滤波、边缘检测等常见的图像预处理方法进行了研究,根据实验结果选取了适合于线束连接器图像数据集的中值滤波和Canny边缘检测预处理方法。（2）颜色特征检索。针对构造好的线束连接器图像数据集,对常用的颜色模型进行了研究,结合灰度图像和传统的HSV颜色空间设计了一种基于一维HG颜色模型的邻域聚合向量的检索方法,并基于该方法给出了颜色相似距离计算方法,最后将本文提出的方法与常用的颜色特征进行了对比实验,并通过检索实验证明了本文提出的颜色特征方法优于传统方法。（3）局部特征检索。针对表面颜色高度近似的线束连接器和颜色不同但其插孔边缘都相同的线束连接器,在图像预处理的基础上,对比SIFT特征和SURF特征,设计了基于SURF特征和改进的k-means聚类方法的BOW词袋模型来进行局部特征提取,并给出了基于局部特征的相似距离计算方法,最后通过实验验证了本文局部特征方法的检索能力。（4）特征融合检索。通过实验找到合适的权值将颜色特征和局部特征融合起来,最后通过融合特征检索实验证明了本文方法对于线束连接器图像数据集具有良好的检索效果。
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