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．     

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。     

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.     

融合显著区域和非下采样Contourlet变换的图像检索方法

为了提高图像的检索性能,基于显著区域直方图和非下采样Contourlet变换技术,提出了一种图像检索新方法。首先,以兴趣点为基础实现图像显著区域和背景区域的划分,并提取这两个区域的直方图作为颜色特征;其次,对图像进行非下采样Contourlet分解,获得高频子带的均值和方差作为图像的纹理信息;最后,将得到的颜色特征和纹理信息有机结合对图像进行检索。实验结果表明,该方法性能稳定,具有较高的检索效率。     

基于交叉分块直方图的图像检索方法

在基于内容的图像检索技术中,颜色是常用的图像特征。提出了一种基于交叉分块直方图的图像检索方法。首先,对图像进行交叉分块得到若干子图像;然后提取子图像的颜色直方图特征,构造特征向量;最后根据空间距离度量图像间的相似程度,确定检索输出结果。用交叉方式分块得到的子图像间相互交叉重叠,能够在获取图像颜色特征空间分布信息的同时保持图像目标的完整性,并有效抑制图像背景区域对检索结果的干扰。仿真实验结果表明,基于交叉分块直方图的图像检索方法具有优于基于均匀分块直方图的图像检索方法的性能,适用于对多种类型图像的检索。     

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。     

基于区域扩张的彩色图像检索技术研究

本文在对彩色图像检索时,首先对图像进行分块,对于每块通过Pelaez集结确定出种子点,然后使用可以直接作用于彩色图像的区域扩张法对彩色图像进行分割,提取彩色图像的颜色特征,对分割以后的图像分别提取质心并结合方差作为度量相似度的标准。结果证明,该方法不但简单而且具有很好的检索性能。     

综合目标区域颜色特征与纹理的图像检索

本文是基于目标区域的图像检索,首先将图像进行增强,将增强后的图像利用直方图确定图像的目标区域,然后结合目标区域的纹理特征对图像进行检索。该方法客服了单一的颜色特征忽视图像空间信息的缺点,颜色和纹理相结合达到了较好的检索效果。     

融合图像显著区域二维形状特征的图像检索

为研究在基于内容的图像检索中形状特征对图像检索效果的影响,提出了一种融合图像显著区域二维形状特征的图像检索方法。提取图像中显著区域的形状特征,融合图像的纹理和颜色特征来对图像进行检索。当目标存在变形和大小存在巨大差异时,目前缺乏完善的数学模型来提取图像的形状特征,该方法很好地弥补了这种缺陷。通过实验结果表明,该方法能够提高图像检索的准确率。