基于内容的图像检索例程

资 源 简 介

基于内容的图像检索例程

详 情 说 明

基于内容的图像检索(CBIR)系统开发涉及多学科技术整合，特别适合作为本科毕业设计的综合性课题。系统核心可分为硬件模块识别和软件算法处理两大部分。

在硬件特征提取层面，需要处理光伏系统中的四大核心模块图像：光伏电池板呈现规则矩形阵列特征；MPPT控制器的电路板具有特定元件布局；BOOST升压模块包含电感和电容元件；逆变器则存在散热片等显著结构。通过计算这些模块的形状特征（面积、周长）、形态特征（矩形度、伸长度）可建立特征数据库。

信号处理环节采用FIR/IIR滤波器进行图像预处理：FIR滤波器通过窗函数法设计可实现稳定的线性相位特性，适合电池板裂纹检测；IIR滤波器则能以较低阶数实现陡峭过渡带，适用于逆变器波形分析。需特别注意防止IIR滤波器的相位失真问题。

BP神经网络作为分类器需要完整构建三层次结构：输入层节点数对应特征向量维度（如加入纹理特征可扩展至8-10维）；隐含层建议采用sigmoid激活函数；输出层对应四类硬件模块。训练过程需展示误差曲线收敛情况，并讨论学习率对收敛速度的影响。

扩展应用可结合Matlab仿真技术，例如展示货车驱动系统在不同滤波算法下的性能对比。该系统开发涉及计算机视觉、数字信号处理、模式识别等多领域知识，具有典型的工程教育价值。