基于分块主颜色的图像检索方法研究与实现

颜色直方图法是基于内容的图像检索系统通常采用的方法.提出了一种基于分块主颜色的检索方法,克服了颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的缺陷,将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中,降低了算法复杂度,提高了计算效率和对图像相似度判断的准确率,从而提高了图像检索的效率.据此实现的图像检索系统的运行结果表明,该方法的查准率和查全率比颜色直方图法有明显提高.     

基于分块主颜色的图像检索方法研究与实现

颜色直方图法是基于内容的图像检索系统通常采用的方法。提出了一种基于分块主颜色的检索方法，克服了颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的缺陷，将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中，降低了算法复杂度，提高了计算效率和对图像相似度判断的准确率，从而提高了图像检索的效率。据此实现的图像检索系统的运行结果表明，该方法的查准率和查全率比颜色直方图法有明显提高。     

一种基于局部颜色特征的图像检索算法

提出一种基于局部颜色特征的图像检索算法.该算法首先对图像进行分块,提取各分块的主色作为颜色特征,然后根据图像中心的重要性,对图像各个分块的颜色特征采用不同的加权系数,使局部图像的特征矢量被增强,从而提高了图像的检索精度.与基于全局颜色直方图方法相比,基于局部颜色特征的图像检索算法具有更好的检索结果.     

基于颜色自相关和颜色空间分布熵的图像检索方法

颜色特征是图像重要的特征,颜色相关图则是一直以来基于图像内容检索中最常用的特征描述方式,但是目前基于颜色相关图的图像检索算法存在着计算复杂度高,检索精确度低的问题.为了弥补基于颜色相关图的图像检索算法所存在的不足之处,本文从颜色量化上对颜色直方图进行了修改并结合空间分布熵来描述颜色的空间关系.根据8中心色量化规范得出了64中心色量化最终将所有颜色划分为64类,用颜色直方图来描述此64类颜色.空间分布熵则反映了某种颜色的像素在图像空间中的平均分散程度.实验结果表明,将两者结合使用作为颜色特征矢量,不但减少了计算复杂度,而且还提高了检索精度和检索效率.     

结合彩色边缘与LBP纹理的图像检索算法

基于图像颜色、纹理和形状单一特征的特征提取和匹配的方法很多,各有优缺点,因此,本文提出了将图像中心区域的uniform模式的LBP纹理与环形分块彩色边缘相结合的图像检索算法。常用的形状检索算法只能对连续封闭曲线才有好的检索效果,而对自然彩色图像检索效果较差,而本文将图像分成几个环形分块,对每一环形分块内的图像提取彩色边缘并形成颜色直方图用于图像形状描述。纹理采用uniform模式的LBP描述,最后采用加权法融合形状特征和纹理特征。根据实验比较,该算法能较大提高大多数类别图像检索的查准率。     

一种改进的基于颜色直方图的图像检索算法

使用颜色直方图进行图像检索是图像检索的常用方法,但是传统颜色直方图检索容易丢失空间信息,从而影响图像检索的查全率和查准率.针对这一问题,提出一种改进算法,该算法首先进行图像分块,然后通过对各分块颜色直方图加权的方法进行检索.实验证明,该算法可以提高图像检索结果的查全率和查准率.     

基于颜色特征的图像检索算法及实现

HSI颜色模型人眼的视觉效果比RGB颜色模型更能反映图像之间主要颜色的差异性,对HSI量化后再取其直方图,可以减少计算量,提高检索效率.全局直方图由于不包含颜色的空间分布信息,不同的图像可能具有相同的颜色直方图.为弥补这些缺点,作者提出一种新的重叠分块,获得每个分块的局部直方图后,再对每个分块赋以不同的权值的检索算法,试验证明该算法能有效的提高检索准确度.     

基于交叉分块直方图的图像检索方法

在基于内容的图像检索技术中,颜色是常用的图像特征。提出了一种基于交叉分块直方图的图像检索方法。首先,对图像进行交叉分块得到若干子图像;然后提取子图像的颜色直方图特征,构造特征向量;最后根据空间距离度量图像间的相似程度,确定检索输出结果。用交叉方式分块得到的子图像间相互交叉重叠,能够在获取图像颜色特征空间分布信息的同时保持图像目标的完整性,并有效抑制图像背景区域对检索结果的干扰。仿真实验结果表明,基于交叉分块直方图的图像检索方法具有优于基于均匀分块直方图的图像检索方法的性能,适用于对多种类型图像的检索。     

基于分块加权的多特征图像检索算法

颜色是识别图像差异的一个重要特性,颜色特征提取过程简单,同时兼具旋转和平移不变性。但传统颜色特征只是对图像的全局信息进行统计,并没有考虑图像的空间分布特性,因此出现部分内容不同,但却有着相似颜色特征的图像。针对传统颜色直方图算法存在的检索缺陷,提出了一种新的颜色直方图分块加权提取算法。首先对图像作分块处理并根据各分块中显著点数的占比情况为其赋予权值,然后分别提取各个分块的颜色直方图特征,从而得到图像分块加权后的颜色特征;同时对图像提取Tamura纹理特征,将颜色和纹理两种特征融合在一起,并根据图像特征向量间的距离大小反映相似程度。实验结果表明:本文算法能够在提取特征向量时有效增加空间分布特性,实现了较好的检索效果。     

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.     

基于形状特征分划分的树状区域匹配图像检索

提出了一种依据形状特征划分的树状区域匹配的图像检索算法,其思想是首先基于形状特征将图像发为若干给定浓度的树状关系区域,再结合所划分区域的结构关系及其颜色特征进行匹配检索。通过2个检索粗过滤条件,显著提高了检索响应速度,应用此算法,图像中对象的几何变换（移动、旋转、比例缩放）不会影响到查询结果,实验测试的结果表明,与一般的颜色直方图匹配算法相比,该算法大大提高了检索效率。     

基于兴趣点特征的图像检索方法

针对全局图像特征无法刻画图像类别信息的缺陷, 提出一种基于兴趣点特征的图像特征检索方法. 首先对图像进行仿射 尺度不变特征转换, 并利用亮度的概率密度梯度提取兴趣点; 然后将兴趣点映射回原始图像, 采用颜色直方图作为图像特征; 最后采用相似性度量模型, 实现图像检索. 选择Corel图像库中的图像对算法性能进行实验分析. 实验结果表明, 该方法可有效提高图像的检索准确率和检索效率, 快速找到用户需要的图像.     

利用颜色向量角直方图进行基于内容的图像检索

分析颜色直方图在基于内容的图像检索（content-based image retrieval,CBIR）中存在的问题,提出一种应用图像边缘空间分布的检索方法.利用颜色向量角对亮度不敏感,对色度和饱和度敏感的特性提取彩色图像边缘.在图像的边缘像素及其近邻提取颜色向量角直方图,同时在图像的平滑像素区提取颜色直方图,将两种直方图结合起来用以描述图像内容.该方法较充分地利用了图像的颜色、边缘、形状信息,具有良好的光照不变性,与颜色直方图法相比,检索效果有明显改善.     

利用PCNN实现商标图像检索新方法

 为了解决商标存在尺度缩放、角度旋转和区域局部变化后的难以检索的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络模型(PCNN,Pulsed Coupled Neural Network)的商标检索新方法.首先通过PCNN图像分割和直方图均衡化技术相结合提出了一种有效的图像预处理算法,以减小颜色对于商标灰度分布差异产生的影响.然后在PCNN模型中提出了边缘时间序列概念,并用于提取商标图像的形状特征,最终实现了商标图像的快速有效检索.在所建立的商标库中进行了计算机仿真,仿真结果表明该方法可有效地检索出待检索商标对应的商标图像,可很好地适应商标颜色变化、角度旋转和局部形状变化,体现了较好的检索性能.     

一种改进超像素融合的图像分割方法

基于超像素的传统图像分割方法在边缘分割的一致性、计算效率和融合算法的自适应性等方面仍存在诸多问题. 文章结合国内外相关研究进展,提出了一种新型超像素融合的图像分割方法. 方法采用ERS超像素过分割算法,以强度、梯度直方图作为超像素特征,并采取EMD方法计算特征距离,通过混合Weibull模型获取融合自适应阈值,进而完成分割. 算法时间复杂度降至为O(N),分割过程中不需要手动选取待分割区域,有效提高了算法的自适应性. 实验结果表明本方法在分割边界准确度和处理效率方面优于现有方法.     

基于边缘检测的多特征智能图像检索模型

提出一种智能图像二级检索模型.第一级检索利用改进的Canny算子和颜色向量角分别检测图像边缘,再基于db2小波进行图像融合得到二值边缘,并运用图像位错率进行边缘信息比较,将相似度大的图像组成一个新的备选图像库,以缩小图像检索范围.然后利用HSI颜色不变量模型改进颜色相关矩阵,加以边缘直方图进行综合特征第二级检索.实验表明该模型能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的准确率和回想率.     

基于颜色空间特性的图像检索

提出一种能同时利用图像的颜色特征和颜色空间分布信息进行图像检索的方法,首先提取出最大的3块颜色区域及各自的最小包围矩形（MBR）,然后利用改进的子块技术,确定目标区域的位置,从而得到融合颜色与位置信息的索引,在此基础上实现图像的检索．实验结果证明了该方法的有效性．     

Content-based Image Retrieval Using Color Histogram

IntroductionIn these years , with the quick development ofmulti media and computer networks ,the increased numberof digital i mages is astonishing .In many application fieldssuch as biomedicine , military , education, commerce ,entertainment , manufacturing , cri me prevention andWorld Wide Web searing ,large volume of data appear ini mage for m. This envisages the need for fast and effectivei mage retrieval mechanis ms in an efficient manner . Thetraditional text-based technique annotates t…