基于综合特征的彩色图像检索

本文综合利用颜色和形状特征进行基于内容的彩色图像检索.利用边缘方向自相关图表示图像的形状特征.对于颜色特征,计算图像颜色的局部累加直方图,同时提取分块的颜色矩弥补其不包含颜色空间分布关系的缺点.并利用Guassian模型对各特征的距离进行归一化,综合上述三个归一化距离,进行全局相似度量,且用权值调整的相关反馈方法进一步提高检索精度.与局部累加颜色直方图和局部颜色矩的方法相比较,本文提出的方法获得了更好的检索结果.     

基于支持向量机的相关反馈算法研究

相关反馈技术是近年来在图像检索中较为重要的研究方法，通过相关反馈可以形成图像低层视觉特征与用户高层语义特征的映射关系．从机器学习的角度，介绍一种以支持向量机为分类器的新的相关反馈方法，在一定程度上解决了基于内容的图像检索中存在的由于底层特征和上层理解之间的差异而造成的“语义鸿沟”（semanticgap）问题．     

基于综合特征的彩色图像检索算法

针对单一特征不足以准确描述图像的问题,提出了一种综合颜色和形状特征的图像检索算法.该算法对HSV颜色空间进行特殊处理并量化编码,提取各像素点及其多邻域颜色矩的归一化直方图作为颜色特征;对图像进行整数小波变换后的低频分量分块并编码,提取一步转移概率矩阵作为形状特征;综合利用颜色、形状两个特征计算图像间的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验结果表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,且具有较好的查准率和查全率.     

基于颜色布局的压缩图像检索研究

图像检索技术是多媒体应用中的关键技术.文章针对JPEG压缩图像,结合MPEG-7中建议的颜色布局描述符,提出一种带相关反馈的基于DCT域的快速图像检索方法;该方法只需要熵解码(部分解码),可提高图像特征提取的速度、节省存储空间;实验结果表明,此方法具有检索效率高、检索效果好的特点.     

基于颜色特征和相关反馈的图像检索方法

提出了一种改进的基于颜色特征的图像检索方法.该方法通过最大颜色连通区域及其边缘颜色粗糙度来获取区域特征,减少了对颜色的依赖.将图像间的相似度定义为整体相似度与以图像分块为基础的局部相似度的加权和,并通过反馈机制不断调整权值,提高了图像检索的精确度.     

颜色纹理形状特征分层融合图像检索方法研究

提出了一种基于多特征融合的图像检索方法.此方法同时采用了3个颜色特征向量、3个纹理特征向量、1个形状特征向量.在各个向量融合的过程中,采用了分层融合的思路.针对自建图像数据库展开实验研究,实验结果证实:本文提出的基于多特征融合的图像检索方法具有高查准率,在图像检索领域具有较高的实用性.     

基于分块颜色矩和纹理特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术是当今研究的热点领域之一.为了克服全局直方图检索方法不包含颜色的空间分布信息的不足,提出了一种采用固定块图像分割方法提取图像局部颜色矩的图像检索算法.在此基础之上,对检索结果进行基于纹理特征的二次检索.实验表明,圆环形分割块颜色矩算法不仅记录了颜色的空间信息,而且具有旋转、平移不变性的特点.综合利用图像颜色、纹理的检索方法能够大大提高检索结果的准确性.     

基于颜色和空间特征的图像检索

提出一种新的基于颜色和空间特征的图像检索算法。首先,将检索图像转换为HSV颜色空间并进行量化,提取环形颜色空间信息熵作为颜色空间分布特征。其次,计算每个像素点的多邻域的量化颜色值的一、二阶中心矩,利用各阶统计矩的信息熵来表征图像颜色的局部空间特征。最后,对特征向量进行高斯归一化,采用特征向量的L1-norm距离计算彩色图像的相似度并进行图像检索。试验结果表明该方法比CDE和Geostat算法具有较好的检索效果。     

基于支持向量机的相关反馈图像检索算法

相关反馈技术是近年来在图像检索中较为重要的研究方法 ,从机器学习的角度 ,以支持向量机 (SVM)为分类器 ,提出了一种新的相关反馈方法。在每次反馈中对用户标记的正例和反例样本进行学习 ,建立 SVM分类器作为模型 ,并根据学习所得的模型进行检索。由于 SVM分类器在一定程度上勾勒出了相关图像在特征空间中的分布 ,因而对整个图像库进行检索时可以查找到更多的相关图像。使用由9918幅图像组成的图像库进行实验 ,结果表明 :该方法可以通过交互的反馈过程 ,有效地检索出更多的相关图像 ,并且在有限训练样本情况下具有良好的泛化能力     

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.     

一种新的多特征融合图像检索方法

为解决图像检索中单一特征检索性能不佳、多特征融合耗时的问题,提出了一种新的融合颜色特征和形状特征的图像检索方法。检索过程分为两个阶段:首先对图像进行圆环分块,提取图像整体和各圆环子块颜色特征向量,以特征向量间距离大小为准则对图像库分类;然后在类内提取图像的ART形状描述符作为形状特征进行相似性度量以实现检索。形状特征提取只在某一类内进行,减小了运算量,同时弥补了颜色特征对图像空间信息丢失的不足,提高了检索准确率。仿真实验取得了较好的检索效果。     

一个多特征结合的图像检索技术

图像数据库应用日益广泛,如何高效、准确地进行图像的检索成为一项重要的研究领域。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。针对这一实际问题,提出一种新的图像检索方法,通过对图像进行小波变换,获得纹理和形状的综合特征,对综合特征进行归一化处理,并将其作为图像相似性的衡量依据。实验证明基于纹理和形状特征的图像检索具有很好的效果。     

基于小波压缩和用户反馈的图像检索系统

为提高图像检索系统的准确率和有效率，本文提出一种基于小波压缩和用户反馈的图像检索方案。本系统直接对小波压缩图像进行分析，提取压缩域低频图像的颜色、纹理、形状特征，然后通过判别函数判别图像的相似性。利用检索结果的聚类性，以聚类用户反馈来提高检索系统的准确率和有效率。实验结果表明，利用颜色和纹理特征检索的效果较好，而利用形状特征检索的结果一般。     

基于内容图像检索中的综合特征归一化方法

传统的基于内容的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。基于综合特征的图像检索应用日益广泛,本文在图像特征向量和在某特征上的相似距离的归一化方面进行了一定的探讨与研究,给出了一种综合特征归一化方法,并将其作为两图像相似性度量依据。     

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.     

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。     

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.     

颜色相似度在南通蓝印花布图像检索中的应用研究

针对国家非物质文化遗产——南通蓝印花布在数字信息化方面的空白,分析了基于内容的蓝印花布数字图像检索系统技术可行性,得出通过颜色特征向量相似度的计算可以实现图像高效检索;在Java EE环境下利用OpenCV函数库对蓝印花布数字图像进行4种相似距离计算。通过分析,选定计算标准,为实现基于内容检索的南通蓝印花布数字图像检索系统打好基础。     

基于字典统计耦合归一化多重距离的图像检索算法

针对当前彩色图像检索技术容易受到色彩干扰,鲁棒性不强等不足,提出了一种字典统计耦合归一化多重距离的彩色图像检索算法.首先,将图像量化并转换成一维信号;然后,引入字典统计,将一维信号进行字典编码,并计算编码后的图像多样值;在归一化字典距离的基础上,嵌入字典编码图像的多样值,从而定义了归一化多重距离(NMD)的相似度量准则,利用NMD对查询图像与数据库图像的多样值进行比较与识别,搜索出与查询图像具有相同特征的最相似图像,完成目标检索.在COREL数据库的实验结果表明:相对于当前常用的检索技术,该检索算法具有更高的查准率和查全率,可对彩色图像完成精确检索,有效减低了色彩对检索性能的干扰.