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.     

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.     

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。     

基于颜色分块全局直方图的图像检索方法及系统实现

通过比较全局颜色直方图和分块颜色直方图, 提出一种分块全局直方图的检索方法. 该方法以分块直方图的特征为基础, 在检索时, 由用户为含有重要空间信息的分块设置权值, 并将不注重空间信息的分块权值设为零. 系统将权值为零的分块重新合并为部分全局直方图, 计算所有权值非零分块的距离及部分全局直方图的距离, 再按照用户给出的权值进行加权累加作为两幅图像之间的最终距离. 结果表明, 两幅图像间 的距离越小, 则视觉差异也越小. 同时, 引入相关反馈技术以改善检索效果.     

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.     

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。     

一种基于类间类内双权重图像分块PCA的人脸识别技术

提出一种将加权分块图像和主成分分析（PCA ）相结合的人脸识别方法。该方法首先根据同类训练样本的平均图像与所有训练样本平均图像的距离以及类内训练样本图像与该类平均图像的距离,分别定义类间和类内图像加权函数,以获得每个训练样本图像的权重;然后将训练样本图像分块,构建所有同位置加权分块图像空间;接着基于新的样本空间对所有同位置图像分别采用PCA方法提取特征;最后用最近邻分类器实现模式分类。实验结果显示该方法较普通M PCA方法有效提高了识别率。     

基于分块加权的局部保持投影的人脸识别

为增强对姿势、表情、光照等变化的鲁棒性,提出了一种加权的分块局部保持投影人脸识别算法.算法先对样本图像分块,对分块得到的子图像利用局部保持投影算法分别提取局部特征信息,并利用k近邻点的类标信息和样本影响力函数计算各分块子图像的权重.该算法能够有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出,在AT&T和Yale人脸库上的比较实验说明了该算法的有效性.