【摘 要】
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图像相似度计算是图像匹配中的一个关键性问题,在网络搜索引擎和计算机视觉等领域有着广泛的应用.传统的哈希算法包括感知哈希、均值哈希、差异值哈希,采用离散余弦变换、主成分分析等方法处理图像,存在着方块效应等问题,为了解决传统算法的不足,本文提出一种基于Gabor小波图像轮廓提取和特征提取相结合的图像相似度计算方法.首先对待检测图像进行Gabor小波处理,提取出图像轮廓;然后使用固定阈值二值化增强图像轮廓;接着提出了一种幸存点提取的方法对图像再处理,得到图像的指纹;最后,提出一种比较所述指纹的方法,对2张图像的
【机 构】
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辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁 葫芦岛125105
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图像相似度计算是图像匹配中的一个关键性问题,在网络搜索引擎和计算机视觉等领域有着广泛的应用.传统的哈希算法包括感知哈希、均值哈希、差异值哈希,采用离散余弦变换、主成分分析等方法处理图像,存在着方块效应等问题,为了解决传统算法的不足,本文提出一种基于Gabor小波图像轮廓提取和特征提取相结合的图像相似度计算方法.首先对待检测图像进行Gabor小波处理,提取出图像轮廓;然后使用固定阈值二值化增强图像轮廓;接着提出了一种幸存点提取的方法对图像再处理,得到图像的指纹;最后,提出一种比较所述指纹的方法,对2张图像的指纹全相联映射作商,若商值与1的距离小于设定阈值则记作0,反之记作1,得到一串由0、1组成的数,判断汉明距离,若小于自适应阈值,则认为2张图像相似.实验结果表明,本文提出sHash方法在图像发生视觉变换、光照变换、旋转变换下均能保持良好的相似度计算准确率,在主观视觉和客观指标上,均取得了较好的结果.
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软件缺陷预测技术可以识别出软件存在缺陷的模块,提高软件的质量和安全性能,降低开发成本.针对不同模型预测结果差异性较大的问题,本文对结构复杂和缺乏历史数据的静态软件缺陷模块采用了基于极度随机树的软件缺陷预测方法进行研究,使用合成少数类过采样技术对原始数据集进行基本处理;用5种单分类器模型对软件缺陷数据集分别进行预测;最后,基于极度随机树集成各弱分类器,利用集成分类器对软件缺陷模块进行预测.在NASA MDP基础数据集上进行验证实验表明,将极度随机树方法应用于软件缺陷预测,具有良好的缺陷预测性能.
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