一个基于颜色特征的图像检索系统

在基于内容的图像检索中，颜色是最重要的特征之一，介绍了一个基于颜色特征的图像检索系统，论述了系统的结构，颜色特征提取方法及其相似匹配方法，并给出部分实验结果。     

基于内容的图像检索技术及应用

对比基于文本的图像检索,基于内容的图像检索技术提供了图像特征(如颜色,纹理等)方面的查询方式。其关键技术是特征提取,国内外很多研究机构已从事这方面的研究并取得了一定的成果。     

基于颜色空间特征的图像检索

针对基于内容的图像检索技术大多采用颜色特征的情况,提出一种通过提取颜色特征、灰度特征,获取图像物体的形状和空间特征,综合检索图像的方法.实验结果表明,这种方法具有一定的鲁棒性,检索结果不受图像大小、旋转和轻微的光照变化的影响,相对于传统的颜色直方图法,这种方法能明显改善检索效果.     

基于综合特征的CBIR系统的设计与实现

目前CBIR系统采用单一特征进行图像检索的效果不是很理想.在单一特征进行图像检索的基础上,结合权值确定技术,提出了一种利用图像综合特征进行检索的方法,并在Visual C++ 6.0中实现了基于此方法的CBIR系统. 实验结果表明,该检索方法可行且在查准率上大大优于单一特征的检索方法.     

基于内容的地理信息图像检索

本论文系统介绍了基于内容的地理信息图像检索技术。基于内容的图像检索技术是从图像中提取指定的特征(如颜色、纹理、形状等),然后从图像库中检索相似的图像或者视频内容。由于基于内容的图像检索能够提供比传统的基于文本的图像检索更丰富的内容及实用的功能,因此已成为国际上的研究热点。该技术在多媒体数据库、知识产权保护、数字图书馆、网络多媒体搜索引擎、艺术收藏和博物馆管理、遥感和地球资源管理、地理信息系统(GIS)等领域被广泛应用,已成为近年来国内外的一个研究热点。     

一种基于HSV颜色空间的图像检索方法

基于内容的图像检索是多媒体检索研究的前沿课题,利用颜色特征作为索引进行检索是其最重要的技术。本文提出了一种综合利用两种颜色特征进行图像检索的新方法。首先,选取符合人眼感知特性的HSV颜色空间进行非等间隔量化,然后建立全局颜色直方图表示图像的颜色分布特征。为了弥补全局颜色直方图不包含颜色空间分布关系的缺点,文中又提取了图像的另一种颜色特征,即分块的颜色矩,它的距离度量为其特征矢量的比值相似度。最后综合利用上述两个特征对图像共同检索。实验结果表明,综合利用两种特征检索图像比单一特征检索效果更好。     

基于内容的图像检索

本论文系统介绍了基于内容的图像检索技术。所谓基于内容的检索,就是查询时针对的是对象而不是标识,它需要从图像中提取指定的特征(如颜色、纹理、形状等),然后从图像库中检索相似的图像或者视频内容。由于基于内容的图像检索能够提供比传统的基于文本的图像检索更丰富的内容及实用的功能,因此已成为国际上的研究热点。本文结合用户感兴趣物体的颜色,形状和纹理信息进行图像检索,取得了良好的检索效果。     

基于特征点组合聚类的图像检索新方法

由于特征点能对图像局部特征进行合理描述,有效使用特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题.针对该问题,提出一种基于特征点组合聚类的图像检索新方法.该方法包括特征点组合聚类算法,以及基于该算法的局部颜色直方图构建策略.与现有的基于特征点和局部颜色直方图的检索方法相比,该方法能有效解决当前方法对特征点位置信息及特征点中心过度依赖的问题.从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度.     

基于内容的图像检索技术

综合视觉特性,基于内容的图像检索图像特征提取的关键是图像低层视觉特征的提取技术,内容主要包括图像的颜色特征、形状特征以及颜色的空间分布特征,采用线性组合以及加权颜色空间分布熵四种方法来提高图像信息熵和空间分布熵进行图像检索的性能。     

综合利用边缘和颜色特征的图像检索

分别介绍了图像边缘和颜色特征的提取方法,及基于内容的图像检索系统的实现。试验结果表明,在图像检索时合理利用图像的边缘和颜色特征,可有效地提高系统的检索性能。     

基于Lab颜色空间与Gabor小波变换的图像检索技术

随着图像等多媒体资源的日益丰富,传统检索方式已不能再满足检索需求,为了便于图像的检索和识别,基于内容的图像检索技术应运而生.将L*a*b*颜色空间划分子区域,通过计算累加直方图与Gabor小波的方法组合提出了综合检索方法,实验表明可以取得较好的效果.     

基于分块小波微粒群混合的图像智能检索

考虑到目前许多基于颜色直方图图像检索系统的搜索质量往往相当有限,提出一种融合分块小波直方图相似度检索和粒子群优化的新方法.该算法引入小波技术,提高了特征提取的有效性,采用分块技术扩展了图像检索性能,结合微粒群算法进行智能搜索加快了算法的执行速度.实验结果证实,该算法对图像数据库的相似度搜索是切实可行的,为大型图像数据库的智能图像检索问题提供解决方案.     

基于本体的医学图像检索系统

介绍了基于内容的图像检索技术和医学图像检索系统的相关概念,分析了医学图像检索系统的研究现状,采用多特征归一化图像检索方法、低级特征和语义特征相结合的二级检索机制,构建了一个基于本体的医学图像检索系统。     

基于重量化多特征提取的彩色图像检索

提出利用重新量化彩色图像提取多类特征对图像进行检索．首先给出了色彩空间的选择和重量化方案；然后描述了如何利用重量化结果对彩色图像进行多特征提取；最后给出了图像的特征表示和相似度计算公式以完成检索．     

图像检索中相关性反馈模型研究

相关性反馈是图像检索中一个重要的组成部分。本文介绍了文本检索中相关性反馈技术及相关性反馈模型。在此基础上,引入基于内容的图像相关性反馈技术及相关性反馈模型。     

基于变换域形状描述子的图像检索方法的比较与分析

为了更好地了解变换域方法在图像检索中的检索效果,比较分析了Zernike矩、GFD、PCET、RCFT和RFMT等现有的5种基于变换域的形状描述方法.分别在不变性、计算复杂性、噪声鲁棒性、有效特征数的选取方面对其进行了深入的分析和比较.选用MPEG7 CE Shape-1Part B中的1 400幅图像构成的图像库对这些方法进行检索和性能测试,并实际应用于由500幅病例图构成的图像库的医学图像检索.在研究噪声影响时,对各测试集图片加上不同程度的高斯噪声.通过比较分析及实验结果验证,Zernike矩和GFD方法的检索性能最好,有良好的抗噪性,因而适合于医学图像检索的实际应用.     

基于内容检索的图象数据模型的设计

为了解决图象数据有效查询问题,设计具有基于内容图象检索功能的面向对象数据模型,作为数据库的引擎,分析了图象数据库的系统结构,根据这个结构分别对结构层和操作层建模,完成数据模型层的概念和逻辑设计,实现了一个支持基于内容检索技术的图象数据库系统.可视性好,对图象资源可以进行有效的管理和检索.     

基于分层密度特征的文档图像检索

为克服基于版面重建的文档图像检索方法对图像质量要求高,且局限于部分文种,以及基于版面分割的文档图像检索方法受限于版面分割技术等问题,提出了一种基于二值文档图像分层密度特征的检索方法。该方法通过倾斜校正、去除黑边等预处理得到有效文本区域,提取有效文本区域的长宽比和分层密度特征,通过特征比对进行检索。实验表明:该方法对不同分辨率以及不同的输入设备具有自适应能力,对复杂版面和批注等噪声鲁棒性好,漏检率为2%,是一种简单有效的文档图像检索方法。     

一种基于语义特征的快速人脸检索方法

运用数字图像处理技术、人脸模式识别技术与传统的数据库检索技术,融合基于文本的图像检索和基于内容的图像检索两者技术优势为一体,避开了在图像之间进行的繁琐匹配处理过程;以200人为待测样本进行检索实验,正确检索出来的为155人,完全匹配的为125人,系统的识别率为75.55％,平均检索时间小于0.1 s;实验证明,这种方法具有很强的鲁棒性,使用此方法所建立的语义人脸图像检索系统,具有快速、高效、实用的特点.