基于环状矩形分块主色调图像检索

环状矩形分块主色调检索算法将图像分成环状矩形边缘区域、中心环状矩形区域和核心矩形区域,对最外层边缘区域不予处理,这可明显减少检索时间,且对检索效果影响很少。采用主色调检索使其具有平移、尺度不变性等优点。在对中心区域和核心区域采用不同比例主色调选择,可以体现主色调在核心区域较集中。而环状矩形具有圆形分块的旋转不变性,但计算更简单,实验验证,该算法对一些类别图像有较好的检索效果。     

Canny特征在基于内容的图像检索中的应用

 在基于内容的图像检索中,枪支一类图像的检索有其自身难点.将Canny边缘检测算法应用于图像检索中,以待检图像的Canny特征作为检索特征,提出了一种结合矩阵相似度理论的基于内容的图像检索算法.并以手枪图像的检索为例,对算法进行了实验测试.实验结果表明,该图像检索算法具有较高的查准率、查全率和较低的误检率.     

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.     

基于内容的卫星云图检索方法

为了有效地管理和利用大规模卫星云图数据库,需要为其增加检索功能,尤其是基于内容的检索.探讨了将基于内容的图像检索(CBIR)技术应用于卫星云图检索,选择使用了颜色、纹理和形状特征方法.颜色特征包括:灰度直方图和灰度聚合向量;纹理特征从小波子图提取,采用直方图拟合法和分块直方图拟合法;形状特征提取采用了新提出的一种专门针对云目标的"可变形模型"方法——圆形基元法.对每种特征定义了图像距离或者相似度,进行了检索比较实验.结果表明,CBIR用于卫星云图检索是可行的,形状特征方法因融入了领域知识而具有较突出的检索效果,但效率仍需提高.     

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。     

一种基于区域分割的图像检索方法

提出了一种基于区域分割的图像检索方法:首先用改进的基于一致性分析的空间分割算法对图像进行区域分割,然后提取各区域的视觉特征,再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配,采用最小平均准则和高斯归一化加权求和得到图像间的相似度.通过与基于全局特征的检索结果比较表明,该方法可以产生比较满意的结果.     

基于颜色自相关和颜色空间分布熵的图像检索方法

颜色特征是图像重要的特征,颜色相关图则是一直以来基于图像内容检索中最常用的特征描述方式,但是目前基于颜色相关图的图像检索算法存在着计算复杂度高,检索精确度低的问题.为了弥补基于颜色相关图的图像检索算法所存在的不足之处,本文从颜色量化上对颜色直方图进行了修改并结合空间分布熵来描述颜色的空间关系.根据8中心色量化规范得出了64中心色量化最终将所有颜色划分为64类,用颜色直方图来描述此64类颜色.空间分布熵则反映了某种颜色的像素在图像空间中的平均分散程度.实验结果表明,将两者结合使用作为颜色特征矢量,不但减少了计算复杂度,而且还提高了检索精度和检索效率.     

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.     

分形域内彩色图像检索算法

提出一种在分形域内对彩色图像进行分形编码提取特征的方法, 并将其应用于基于内容的图像检索. 算法充分利用了彩色图像的颜色信息, 有效地解决了传统分形编码方法在图像检索领域中忽略颜色信息和速度慢等问题. 实验结果验证了该方法的快速性、 可行性和有效性.     

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.     

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。     

基于环形分割的医学图像检索

针对医学图像全局特征检索不能很好地体现局部特征,而基于分割后各区域特征的检索又过分依赖于复杂的图像分割算法,提出了环形划分图像的分割方法.在基于环形分割的条件下,分别提取医学图像的颜色和纹理等内容特征,并在此基础上,实现医学图像检索.试验表明,基于环形分割的医学图像检索能够较好地体现图像所记录的颜色空间信息,而且具有旋转偏移不变性的特点,大大提高了医学图像检索的正确率与查全率.     

基于小波明显区域及空间分布的图像检索

提出了一种基于小波变换的明显区域检测方法,并改进了环型分割算法,使对视觉有意义的区域和区域特征提取更加快捷、方便。该算法不仅考虑到区域内的图像特征,而且还考虑到明显区域的空间分布信息,并把环型区域的颜色矩和在明显区域附近的Gabor特点,作为索引图像的特征向量。使用Corel图像库测试了提出的方法。实验表明,该方法切实可行。     

基于谱聚类和多示例学习的图像检索方法

针对基于对象的图像检索问题,提出一种新的谱聚类多示例学习算法.该算法将图像当作包,将分割区域的视觉特征当作包中的示例,针对正包示例集合进行谱聚类,按聚类中心点数最大原则选择潜在正示例中心和潜在正示例代表,并采用径向基函数和金字塔核分别度量潜在正示例间和其它示例间的相似性,最后利用支持向量机和相关反馈实现图像检索.采用S...     

基于半圆形局部二值模式结构相关性描述子的图像检索

针对传统的结构基元方法缺少对不同量化颜色层中的中心像素点与其潜在邻居的相似性信息描述问题,提出了一种半圆形局部二值模式结构相关性描述子,并将其应用在图像检索中.首先,定义了一种新的半圆形局部二值模式结构基元;其次,检测不同量化颜色层中的结构基元;最后,提取新结构基元的空间分布和对比度特征.相比传统的结构基元方法,提出的描述子检测的结构基元更加丰富,包含更多可能的结构区分性.在不同图像库上的实验结果表明了所提方法的有效性.     

一种基于纹理特征的图像检索算法

本文介绍了一种基于纹理特征中心加权的图像检索算法.计算差分矩阵进行纹理的相似度比较,并且根据图像中心的重要性,对图像不同像素的差分值采用不同的加权系数,越靠近图像中心加权系数越大.最后,与差分直方图进行比较,实验表明,本文算法具有比较好的检索结果.     

机场目标检索在雷达景象匹配数据库中的应用

采用基于内容的图像检索方法，对雷达景象匹配数据库中的图像数据进行兴趣目标的查询检索与识别．由于雷达图像具有受斑点噪音影响明显等特点，故综合运用迭代阈值选取以及区域生长的方法，进行兴趣目标（主要是机场）的分离；由于匹配数据库中图像数据范围比较大，包含目标多，为了在检索过程中确定检索目标在图像中的位置，预处理时，采用对同一图像多幅子图进行特征提取的方法，最终在检索时通过子图范围来确定目标在大幅图像上的位置．由实验分析，证明在机场目标的检索识别中，这一方法是可行的．     

基于法线夹角与面积分布的三维CAD模型检索

三维CAD检索技术对产品设计、重用具有促进作用.经典的三维模型检索算法——形状分布算法SD,适用于全局特征相似的模型检索,但对于全局相似但局部差异明显的模型则无法有效检索.针对这一问题,本文首先提取SD特征,并利用基于法线夹角与面积分布的特征提取技术来对模型局部特征进行描述,随后通过构造特征矩阵来融合提取到的法线夹角与面积分布两类特征,最后将SD特征与法线夹角与面积分布特征进行组合,形成新的特征并应用于检索.实验结果验证了该方法的有效性.