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Hu不变矩与HSV结合的房屋照片质量评定
文献摘要：
若海量房屋调查照片需要通过人工检查来发现质量不合格照片,将耗费大量的人力.本文以Hu不变矩特征提取与HSV颜色特征融合为标准来搭建图像检索引擎,利用照片自身的关键特征自动识别房屋照片模糊、房屋照片不全、非房屋照片等常见的错误类型.利用福州市某镇第一次全国自然灾害(房屋建筑)综合风险普查的2万多宗房屋照片进行房屋照片质量评定实验,得到了优于93.4％的正确率,大大降低了人工逐一检查的工作量.
文献关键词：
图像识别;同态滤波;形态特征;边缘检测
中图分类号：
作者姓名：
张静龙;许承权;叶琳;黄小琴;杨朝君
作者机构：
闽江学院地理与海洋学院 福建 福州 350108;莆田市山海测绘技术有限公司 福建 莆田 351100
文献出处：
引用格式：
[1]张静龙;许承权;叶琳;黄小琴;杨朝君-.Hu不变矩与HSV结合的房屋照片质量评定)[J].福建电脑,2022(10):36-38
A类：
B类：
Hu,不变矩,HSV,质量评定,房屋调查,查照,不合格,耗费,矩特征,颜色特征,特征融合,建图,图像检索,检索引擎,关键特征,征自,自动识别,别房,错误类型,福州市,房屋建筑,综合风险普查,万多,多宗,行房,大大降低,图像识别,同态滤波,边缘检测
AB值：
0.489614
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