一种基于区域的图像相似性计算方法

在基于区域的图像检索系统中,图像之间的相似性计算是影响检索结果的关键技术之一。提出了一种基于区域的图像相似性计算方法,该方法首先按照区域的综合特征（颜色、纹理及位置）、直方图特征值及区域的形状特征分别进行相似度的计算,然后,将各自相似度加权乘积作为两区域的相似度,两幅图像的相似度为各区域最大相似度的平均值。在Corel自然图像库上对提出的方法和实现的系统进行了实验,结果表明了提出方法的有效性。     

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.     

基于目标区域颜色与纹理特征的图像检索

该文提出一种基于目标区域的图像检索方法。该方法首先利用色度直方图完成对图像目标区域的提取；然后以目标区域的纹理特征作为全局图像的特征向量进行图像间相似度的检索。该方法综合利用了图像的颜色及纹理特征，并根据人的视觉习惯以图像目标区域的特征作为图像的检索特征。实验表明，该方法在检索效果和检索效率上都优于利用单一特征或全局特征的检索技术。     

基于颜色和形状的图像检索

提出一种基于颜色和形状特征的图像检索方法,该法采用改进的颜色直方图表示图像的颜色特征,利用小波矩提取图像的形状特征和颜色特片,与候选图像的特征进行相似度计算.为进一步提高图像检索的质量,提出一种基于支持向量机的相关反馈方法.实验结果表明,该方法具有较好的检索性能.     

基于深度学习的显著性区域的图像检索研究

利用神经网络提取的图像全局特征包含图像上的冗余信息,影响检索的精度,为了解决这个问题,提出了一种基于VGG16的改进网络结构、保留图像空间信息、提取图像显著性区域局部特征的算法。首先利用改进的网络对数据进行训练,得到准确率较高的模型,利用训练好的模型对所有图像使用类激活映射(CAM)的方法定位出图像的显著性区域;然后利用相同的模型提取局部显著性区域特征,构建图像数据库;最后对查询图像使用距离比较函数(L2)计算相似度,按相似度大小排列返回相似图像。在Corel数据集上,对比提取神经网络全局特征以及使用传统SIFT特征构建的K-means模型,使用局部显著性区域特征有较高的检索精度。实验结果表明,该模型有较好的检索效果。     

基于区域对象的彩色图像检索方法

提出一种基于区域对象的具有鲁棒性的图像检索方法,为进一步研究和实现对象级的基于内容图像检索(content-based image retrieval,CBIR)提供了途径.检索中使用区域对象的特征作为图像的索引,匹配时采用基于对象的非几何相似度度量准则.由于区域对象的特征利用不变矩进行描述,检索方法具有一定的鲁棒性,即具有二维的平移、尺度、旋转不变性.     

改进型查询自适应特征融合图像检索方法

为改进图像检索性能,提出一种改进型查询自适应特征融合图像检索方法.通过定义最佳和最差特征检索分数曲线,比较归一化后的特征检索分数曲线与2条标准分数曲线的相似程度,并计算权重,再利用该权重对各特征进行融合,同时采用改进的图像-类相似度准则和引入新的卷积神经网络特征进行图像检索.该方法在Ukbench和Holidays检索数据集和VIPeR行人再识别数据集上进行了算法验证和测试,结果表明,新算法提高了检索性能,能得到更好的图像检索结果.     

基于欧拉向量的彩色图像检索方法

为了有效地管理图像数据库,并对其进行查询检索所需的图像特征,提出了一种基于欧拉向量的色彩图像检索方法.该方法将图像位平面的灰度码表示和增量位平面表示相结合用于图像检索.结合方式有两种:一种方式是获得联合欧拉向量作为图像的特征,并对联合欧拉向量进行高斯归一化,然后采用距离公式对图像进行相似度计算,并对彩色图像进行检索;另一种方式是利用图像重要位平面所获得的灰度码位平面和增量位平面,分别获得各自的欧拉向量,采用距离公式加权的方法进行图像相似度计算.实验结果表明该方法有效改善了检索效果.     

一种融合信息熵和改进SIFT算法的图像检索方法

针对图像检索中基于单一全局颜色特征或局部特征的检索方法存在查准率和查全率低等问题,提出了一种融合信息熵和改进尺度不变特征变换算法的图像检索方法。首先,利用改进的尺度不变特征变换算法提取图像的局部特征;然后,计算图像的全局颜色特征和信息熵;最后,利用信息熵动态分配全局颜色特征和局部特征的权重,计算图像间的相似度进行图像检索。实验结果表明:该方法的检索性能优于颜色直方图法和尺度不变特征变换算法。     

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.     

一种基于模糊量化直方图的图像检索方法

颜色直方图是一种重要的基于颜色特征的图像检索方法.本文在颜色量化中引入模糊集合理论以描述与人类视觉认知相关的模糊概念,提出了基于人的主观感知的模糊颜色量化方法,以及相对应的模糊匹配准则.归纳实验结果证明该方法可以减小量化误差和适应人的感知模糊性,该方法具有广泛的适应性和进一步提高检索精度的可能.     

基于模糊信息增益的图像相关性度量

针对图像中所含有的统计概率不确定信息以及模糊不确定信息,提出了一种综合图像概率信息与模糊信息的新模糊信息增益度量方法来比较目标图像与参考图像之间的相关度,从而为图像相关匹配与检索提供强有力的依据.实验结果表明,该方法是有效的.     

基于感兴趣区域和神经网络的图像检索

提出一种感兴趣区域的图像检索方法,该方法首先采用遗传FCM算法对图像进行分割,然后提取分割后的区域特征进行检索;为了缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,最后提出一种基于神经网络的相关反馈方法,实验表明,该方法具有较好的检索性能,系统具有较高的查全率和查准率.     

GFO和不变矩实现基于形状的图像检索新方法

提出了一种新的基于形状的图像检索方法。首先利用广义模糊算子对图像进行边缘检测，以检测出的边缘映射图计算不变矩阵来代表边缘图像的形状信息，从而完成对图像的自动索引；其次，重新定义了相似度测度，提高了匹配速度；最后，设定纵横比辅助搜索，以提高检索精度。实验结果表明，此方法在一定程度上排除了与形状无关信息的影响，不但简单有效，而且搜索速度快，具有一定的实用意义。     

基于显著性加权颜色和纹理的图像检索

显著性体现了图像中像素区域引起视觉注意的强弱程度,在图像检索中具有重要意义。本文提出的基于显著性加权的图像检索方法不需要分割出显著性区域,而以显著性加权的方式建立了新的颜色特征和纹理特征,从而增加了显著性区域的颜色与纹理特征的权重。通过对4种主要的显著图的实验比较发现该方法能有效提高检索效果。     

局部阴影条件下基于梯度直方图的模糊相关图像检索

在局部阴影条件下对图像进行检索会受到多种因素的干扰,影响检索结果的可靠性。针对局部阴影条件,提出一种基于梯度直方图的模糊相关图像检索方法,采用ICA降噪方法对局部阴影条件下的图像进行降噪处理,依据频域对图像进行增强处理。通过Sobel算子提取图像边缘,求出水平方向与垂直方向的亮度差分相近值,确定出每个方向关键边缘像素的数量,建立图像边缘梯度直方图。依据梯度直方图,通过斯皮尔曼等级相关系数求出检索图像与图像库内模糊相关图像的相关系数,确定出图像间的相近度,将相近度最高的图像看作模糊相关图像检索结果。经实验验证,所提方法检索效果好,检索性能高。     

面向基于内容图像检索的图像感知Hash

提出一种建立在HSV空间颜色分类和形态特征基础上的图像Hash方法,用于图像检索.将图像尺寸规格化,并根据HSV空间中各分量的取值范围,将像素归为11类,在各类颜色成分中提取亮度、大小、形态等特征,加权得到Hash值以构成图像库的索引表,从而实现基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR).与其他方法相比,用该方法提取的图像特征除颜色外还包含形态特征,能较好地体现图像内容.实验结果表明,该方法具有良好的性能.     

基于多图学习的情感图像检索研究

构建了一个统一的多图学习框架,来验证在不同类别情感图像中,使用不同级别特征在情感图像检索上的性能表现。首先,提取每个图像在不同层级上的共有特征,其中,从元素级别提取的一般特征作为底层特征;可解释的属性特征作为中层特征;而情感图像的语义感念描述作为高层特征。其次,为每种类型的特征构建一个图模型来验证情感图像检索的性能。最后,将多个图模型合并在一个规范化的框架内来学习每个图模型的优化权重。通过在5个不同数据集上得到的实验结果验证了所提方法的有效性。     

Fuzzy clustering method for Web user based on pages classification

A new method for Web users fuzzy clustering based on analysis of user interest characteristic is proposed in this article. The method first defines page fuzzy categories according to the links on the index page of the site. then computes fuzzy degree of cross page through aggregating on data of Web tog. After that, by using fuzzy comprehensive evaluation method, the method constructs user interest vectors according to page viewing times and frequency of hits. and derives the fuzzy similarity matrix from the interest vectors for the Web users. Finally. it gets the clustering result through the fuzzy clustering method. The experimental results show the effectiveness of the method.     

基于多分辨率直方图的图像检索

文中提出了一种新的基于多分辨率直方图的图像样本检索方法.该方法首先提取检索图像在不同分辨率情况下的信息,然后统计多分辨率直方图作为特征索引的信息.不同分辨率下的图像体现了原图像的颜色空间分布,将其视为不同的样本进行检索,并使用不同的策略对各个样本的检索结果进行融合.实验验证了基于多分辨率的样本检索在不同融合策略情况下的检索性能,并与一般的基于颜色直方图的单样本检索进行比较.结果表明,所提出的新方法比基于颜色直方图的单样本检索性能好.