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传统的直方图检索技术计算量大,检索时间长,而小波变换在图像检索率并不能满足真颜色图像的直观效果的要求,因此,提出逐步缩小检索范围的方法,结合颜色特征和纹理特征,先截取图像中心位置的矩形区域,利用各个等级颜色的使用率,把图像进行分类,找到与查询图像最接近的子图像库,然后在子库中的各个图像进行小波变换,提取特征,进行检索,实验表明,该方法能有效缩短检索时间,提高了检索率。 相似文献
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启发于脉冲耦合网络(PCN)在视觉特征表示方面的优势,提出使用引力搜索算法(GSA)优化脉冲耦合网络(PCN)来提取图像的视觉特征,对PCN的参数使用优化机制来提高所获取的特征质量,由此来提高基于内容的图像检索(CBIR)的分类和检索结果.首先对学习的图像用PCN生成特征码;然后计算特征码间的距离,距离变量作为适应度函数的输入;最后利用引力搜索算法优化PCN的几个变量,进行参数更新.在Caltech256和Corel数据库上的实验结果表明提出方法的有效性,相比于改进的相关反馈方法(IRF)、颜色边缘结合离散小波变换方法(CE-DWT)和色矩结合局部二进制模式方法(CM-LBP),提出的方法检索精确度至少提高了5%,查全率提高4%左右. 相似文献
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针对无参考评价算法的普遍适用性问题,提出了一种适用于各种失真类型图像的无参考评价方法. 利用自然场景的统计信息进行图像评价,用广义高斯分布拟合小波系数分布,结合拟合参数来度量失真程度,获得对失真图像的客观评价. 实验结果表明,该算法广泛适用于各类失真图像,质量评价结果与主观评价有较好的一致性. 相似文献
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提出了一种检索纹理图像的算法.由于纹理图像具有的多样性,处理不同的纹理图像应当采用不同的处理方法.比如,针对结构纹理图像使用小波的方法更为适合,而针对具有随机纹理的图像使用马尔科夫模型效果就更好.因此,在处理图像之前对其按照纹理的情况进行分类合并,就可以有针对性的处理各种纹理图像.我们提出的区分纹理图像的方法基于二值傅里叶谱,首先将纹理库中的图像按结构纹理和随机纹理划分,然后采用多方向小波contourlet提取图像特征来检索图像.实验表明,这种区分算法,可实质性地提高检索率. 相似文献
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结合分布估计算法的强全局收敛能力和差分进化算法的快速收敛性能,提出了一种带差分进化策略的多分布进化算法(multi-distribution evolutionary algorithm with differential evolution,MDEA_DE)。为了进一步提高算法的全局收敛性能,MDEA_DE采用了基于分布种群的多分布进化机制,并通过三种高斯分布模型生成具有较好多样性的高质量解种群。同时,利用搜索空间调整策略来提高高斯分布模型的精度,并执行解空间中的改进差分进化搜索以获得增强的局部开发能力。对基准测试函数的数值试验结果表明,MDEA_DE能够在全局探索和局部开发之间取得较好的平衡,能快速收敛到复杂优化问题的全局最优解。 相似文献
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提出了一种基于文本、语义和特征块匹配相结合的综合图像检索方法.首先,将图像入库时进行人工标注;然后运用SVM机器学习框架,建立先验知识库,提取图像的语义特征;然后利用Harris算子检测出图像的特征点,进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离.实验结果表明,这种综合检索方法能更全面、更精确地描述了图... 相似文献