基于Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索

针对医学图像检索问题,提出了一种结合Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索算法.首先,采用Gabor滤波器的方法对医学图像进行纹理特征提取,计算图像相似度;然后,利用相关反馈技术调整图像之间的相似度,改善图像检索过程中的人机交互性能.实验表明,通过相关反馈,该方法有效地提高了检索结果的查准率、查全率.     

流形学习在图像检索中的应用研究

图像检索技术是一项融合图像处理、数据库、计算机视觉及图像理解等多个领域技术为一体的近似匹配技术。图像检索技术主要体现在图像特征提取与匹配两个方面,从图像特征提取层面看,现阶段国内多数检索法均是围绕图像底层特征（图像形状、图像颜色等）进行检索,其中所提取的图像特征数据大都为高维向量。     

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。     

基于内容的图像检索技术的现状和发展趋势研究

介绍了基于内容的图像检索技术的特点,讨论了各种特征提取技术,阐述了相关反馈、性能评价等内容。     

一种判别极端学习的相关反馈图像检索方法

针对基于支持向量机(SVM)的相关反馈图像检索方法计算复杂度高、缺乏判别能力以及图像特征提取不充分的问题,提出一种基于判别极端学习的相关反馈图像检索(DELM)方法。在图像特征提取阶段,通过连接图像的颜色、纹理及边缘直方图实现图像的特征提取,解决了以往多数检索方法仅使用单一图像特征造成的图像描述不充分的问题;在检索的反馈阶段,将最大边际准则(MMC)引入到极端学习机中,通过分析极端学习机隐层空间的类内离散度和类间离散度得到包含判别信息的分类模型,并给出降维和不降维两种形式,以提高相关反馈图像检索系统的检索能力。DELM方法能有效应用于基于内容的图像检索中,并显著提高图像检索的性能。实验结果表明,DELM方法和采用SVM、ELM和最小类别方差ELM的方法相比,在Corel-1K数据集下检索平均准确率分别提高了11.06%、5.28%和6.40%。     

多特征组合和用户反馈的图像检索算法

针对单一特征只能描述图像内容部分信息的缺陷,为获得更高准确率的图像检索结果,设计一种基于多特征组合和用户反馈相融合的图像检索算法.首先提取图像的多种特征,将其组合形成图像检索的特征向量,并采用欧氏距离计算图像间的相似度,实现图像初步检索;然后通过用户对图像初步检索结果进行评价和反馈,并采用机器学习算法根据反馈结果对图像初步检索结果进行调整,实现图像的精确检索;最后采用图像库检索的标准数据进行仿真测试.测试结果表明,该算法获得了稳定的图像检索结果,图像检索准确率明显高于其他算法.     

基于人工智能方法的图像语义检索

根据语义特征进行图像检索是图像检索技术的发展趋势。文章提出了一种基于人工智能以实现图像语义特征提取的方法,即通过模糊逻辑、遗传算法和人工神经网络三者的融合来解决图像语义特征提取这一难题,该方法使图像检索能够满足用户的需求,提高了图像检索的效率和精度。     

基于语义的信息检索中的反馈技术

首先分析了两种基于语义的信息检索系统的基本框架。由于相关反馈计算在基于内容的图像检索中受到广泛重视,因此对相关反馈中的加权距离进行了讨论和总结。这种相关反馈技术使得高层次语义特征能够逐步嵌入到低层次特征的图像检索中,使检索的准确率大大提高。     

人眼特征提取技术研究综述

基于语义的图像检索是目前人脸图像检索领域研究发展的新趋势,所谓语义化人脸图像检索,通常是指根据待检索人脸图像的特征,去语义数据库中搜索最为匹配的人脸图像的过程,眼睛是人脸部特征的重要组成部分,眼睛的检测对于人脸信息的处理具有重要的意义;当前学术领域关于眼部特征提取的研究有很多,目前还没有一种眼部特征提取技术是公认快速有效的,主要讨论了人眼特征提取技术的一些主要方法,对现有的人眼定位,人眼区域分割,人眼特征提取的方法进行分析和讨论;最后对基于眼部特征语义化图像检索的发展和应用做一个简单的展望。     

基于语义图像检索的关键技术

结合作者在基于内容的图像检索(CBIR)方面的研究工作,指出了基于语义的图像检索是图像检索发展的趋势。首先给出了层次化语义模型,然后介绍语义表示的方法,详细总结了三种语义提取方法:基于视觉特征的语义算法、基于关键字网络的语义算法和基于语义向量的算法。最后,阐述了相关反馈技术的应用。     

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。     

主元分析法(PCA)在图像颜色特征提取中的应用

提出了一种基于HSV颜色模型．利刷主元分析法（PCA）对图像的颜色进行特征提取的方法，大大降低了特征向量的维数，减小了特征数据库的规模．用支持向量机进行分类测试时，取得了较好的分类效果．该方法为图像的检索建立了良好的基础．     

空间颜色聚类算法及其在图像特征提取中的应用

针对目前图像基本颜色特征单一、 可提取信息不足的问题, 提出将图像进行HSV颜色空间转换, 先用均衡化直方图增强空间颜色互转后的图像空间 颜色像素, 再用融入rgb2ind的K-means均值聚类算法提亮均衡图像, 以增强图像颜色特征的提取目标和数量. 实验结果表明, 该方法优于普通空间颜色图像进行特征提取的效果, 实现了为颜色特征识别提供更多的检索信息.     

基于区域综合特征的图像检索方法

提出一种基于目标区域综合特征的图像检索方法,通过把图像分割为若干区域,然后提取区域的颜色、纹理、形状特征,在提取区域特征的基础上再进行区域匹配,然后进行检索和性能分析．实验结果表明,在基于目标区域的图像检索中,在查全率一查准率性能上,综合特征检索要比单一特征检索性能更好．     

科技资源图像检索技术研究与实现

科技资源具有海量、复杂、异构、地理分布广的特点。为了高效查找和使用科技资源的图像,综合运用TB IR(基于文本的图像检索)和CB IR(基于内容的图像检索)共同检索科技资源图像,设计了科技资源图像检索系统,并对系统中的图像分割、特征提取和相似度度量3种关键技术进行了研究。     

基于相对熵和复小波变换的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能,提出了一种基于复小波理论的特征提取算法,该算法根据复小波分解的特点,从小波系数角度出发,以每个高频子带复小波系数的实部和虚部系数直方图分布特性作为纹理特征,利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来,以相对熵为依据进行相似计算。与单小波方法比较,该算法具有时移不变性、方向性信息多等特点。理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明了复小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波,且Kingsbury方法的性能优于Fernandes的方法。     

基于DCT和SVD的图像检索算法

提出一种在子块分割和区域划分的基础上, 利用离散余弦变换和奇异值分解对图像进行特征提取的检索算法. 首先对图像进行子块分割, 利用离散余弦变换提取重要系数作为子块颜色特征, 进而对图像进行区域划分, 将每个区域中的子块颜色特征分量组成矩阵进行奇异值分解, 得到该区域的检索特征向量, 从而完成图像检索. 实验结果表明, 该算法取得了较好的查全率和查准率, 具有较好的检索效果.     

新疆地方性肝包虫CT图像的灰度直方图特征提取与分析

 图像特征提取是图像识别、图像数据挖掘、基于内容的图像检索等工作的基础,是模式识别和分类中的关键问题。本文运用灰度直方图法提取新疆地方性肝包虫CT图像特征,对图像进行尺寸归一、去噪和增强的预处理,并对灰度直方图特征进行统计分析,用最大类间距法获取图像分类的主要特征,同时使用判别分析法对特征的分类能力进行评价。结果表明,灰度直方图法提取的特征在统计分析中存在差异,且提高图像分类的准确率,一定程度上有助于对肝包虫病CT图像进行分类和检索。     

利用颜色和纹理特征的图像检索技术研究

提出了融合颜色和纹理特征的图像检索算法.在颜色特征的提取中,提出了一种矩形重叠式分块策略对图像进行分块.在对纹理特征提取中,提出了利用共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果以及Gabor小波变换对图像中的局部区域的频率和方向信息的优异性能.利用归一化理论,融合3种不同特征.并通过实验证明该方法能够提高图像的检索性能.