基于图像信息熵的四叉树检索算法

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解文提出了一种基于图像信息熵的四叉树索引结构及检索算法,可以利用较低维数的特征实现高速有效的图像检索.该方法适用于查准率要求不高情况下的相关图像检索或大型图像库的预检索.     

基于多特征LSH索引的快速遥感图像检索

提出基于LSH索引的遥感图像检索技术,结合离线建立索引的思想,实现了遥感图像快速检索.并借鉴特征选择的思路,提出了一个新的索引有效性指标——基于特征鉴别能力的索引有效性指数(feature discriminative-ness-based indexing validation index,FDIVI),通过对各个特征空间上的LSH索引评估选择最能区分目标和背景的特征.对若干典型地表覆盖的遥感图像检索实验证明了LSH索引及FDIVI指标在遥感图像检索系统中的有效性.     

基于纹理特征的超声医学图像检索

在医学信息学领域，对医学图像物理特征的研究有助于实现图像的自动分析和基于内容的检索，为此，提出一种改进的Gabor纹理特征提取方法．通过超声医学图像的分析获得图像主要的纹理频率和方向特性，以此构成图像纹理特征矢量，降低了图像的纹理特征的维数．用该特征进行基于内容的图像检索，避免了采用Gabor小波在检索中带来的维数危机．通过对五类超声心动图像的检索实验，证明该方法的检准率和检全率较高，检索时间较短，能够取得较为满意的结果．     

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.     

基于内容的图像特征相关性检索方法

针对目前基于内容的图像检索系统在模型优化及通用性设计等方面的局限性，以图像单一特征描述和提取方法为基础，根据人机交互的相关反馈原理，分析图像组合特征归一化权值系数，提出一套图像特征相关性检索新方案，并在着重对基于内容的图像特征相关性检索算法研究基础上，参照国际标准MPEG－7所提供的通用性系统设计规范，对新方案下的图像检索通用模型进行概念设计，为解决基于内容的图像检索技术在Internet上实用化的瓶颈问题，提供一条新的思路，实验结果验证了新方案的合理性。     

一种基于内容的图像检索方法

论述了基于颜色特征的图像检索和基于纹理特征的图像检索,在此基础上提出了一种利用图像两种内容特征进行图像检索的方法。     

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.     

基于牙科PACS系统的信息检索技术研究

基于DICOM标准的PACS系统是世界医学信息技术发展的潮流.文章具体分析元数据检索、文本检索和基于内容的图像检索的优缺点,认为有必要在牙科PACS中综合使用三种检索方式以提高信息检索效率和准确度.在基于内容的图像检索中,为了提高在庞大的特征库中进行相似性检索的效率,需要研究快速索引结构.文章通过分析R树、四叉树和聚类索引等几种快速索引结构,初步设计出适合牙科PACS系统的索引机制.     

一种运用随机算法改进的图像检索方法

传统基于局部特征表示的图像检索方法在图像特征提取和特征相似性匹配时计算量较大,为此提出一种运用随机算法进行改进的图像检索方法。在图像特征提取方面,通过随机采样获得数量适当的像素点作为特征点,用SIFT（scale invariant feature transform）算子对随机特征点进行描述以形成图像的有效表示;在特征相似性匹配方面,采用基于随机映射的LSH（locality sensitive hashing）算法为图像特征库建立索引,并用于对所查询图像的局部特征进行高效的近似近邻搜索。实验结果表明,该方法有效降低了图像检索的计算复杂度,提高了检索效率。     

利用SVM和灰度基元共生矩阵进行图像数据库检索

提出了一种新的基于内容的图像检索方法，其关键技术是：(i)提出一种检索图像内容纹理统计特征的新方法，定义若干规范灰度像素模式基元；计算这些基元沿不同方向和不同跨距成对出现的概率，可以组成灰度一基元共生矩阵；该矩阵可用来描述图像纹理方面的特征。(ii)通过构建分类矩阵进行二叉树判别，扩展了SVM的多类分类功能。实验测试表明该法可行，且具有较好检索性能。     

基于颜色特征的图象索引和检索方法

通过对图象的颜色和空间内容进行自动提取和索引方法的研究,给出了颜色集表示和索引,及基于颜色集的查询策略,该策略克服了颜色直方图方法的问题,诸如高维特征矢量、空间位置、索引和距离计算等。     

基于形状的遥感图像检索系统

研究了基于内容的遥感图像库的快速检索系统．系统采用基于形状全局特征与局部特征相结合的两步检索策略，由简单的全局特征来过滤掉大部分的非相关形状，利用矢量近似方法来对所属类别进行快速定位，缩小搜索空间；局部特征相似性是通过形状小波变换系数之间的距离直接计算的．仿真试验表明，该查询结构能够高效准确地对高分辨遥感图像和航片进行检索．     

Integrating color and spatial feature for content-based image retrieval

In this paper, we present a novel and efficient scheme for extracting, indexing and retrieving color images. Our motivation was to reduce the space overhead of partition-based approaches taking advantage of the fact that only a relatively low number of distinct values of a particular visual feature is present in most images. To extract color feature and build indices into our image database we take into consideration factors such as human color perception and perceptual range, and the image is partitioned into a set of regions by using a simple classifying scheme. The compact color feature vector and the spatial color histogram, which are extracted from the seqmented image region, are used for representing the color and spatial information in the image. We have also developed the region-based distance measures to compare the similarity of two images. Extensive tests on a large image collection were conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.     

颜色相似度在南通蓝印花布图像检索中的应用研究

针对国家非物质文化遗产——南通蓝印花布在数字信息化方面的空白,分析了基于内容的蓝印花布数字图像检索系统技术可行性,得出通过颜色特征向量相似度的计算可以实现图像高效检索;在Java EE环境下利用OpenCV函数库对蓝印花布数字图像进行4种相似距离计算。通过分析,选定计算标准,为实现基于内容检索的南通蓝印花布数字图像检索系统打好基础。     

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。     

遥感影像配准中控制点的自动提取

针对遥感影像的处理应用中,传统的手工选取控制点速度慢、精度低和强度大等缺点的问题,提出了一种基于影像灰度和影像特征混合自动提取控制点的新方法。在进行控制点的自动提取时,该方法速度快、错误匹配率低、精度高。方法内容包括特征点提取、构造影像金字塔以及基于金字塔数据结构的互相关匹配。     

基于频域变换与几何失真校正的图像水印算法

为改善水印系统的稳健性,提出了基于多元频域变换的彩色图像水印方案.首先,引入仿射映射来混淆水印数据;再确定载体的最大中心区域,利用四元离散Fourier变换对其处理,获取1个实部系数矩阵与3个虚部系数矩阵;考虑彩色载体的亮度、纹理与边缘掩码,计算数据融入因子;并以此建立同步水印隐藏方法,把加密数据植入实部系数矩阵的低频系数中,形成水印目标;基于不同的内容变换,形成训练数据;并基于机制,对其完成二级分解,利用分布函数来拟合6个系数的经验直方图,最终将其形状与尺度参数视为水印系统的稳健特征矢量.借助这些稳健特征来训练支持向量机,从而得到变换参数值,以校正受攻击的水印图像;最后,计算校正水印图像的最大中心区域,联合四元离散Fourier变换,设计水印提取方法,准确复原二值水印.测试数据表明:与当前图像水印技术相比,面对几何变换攻击,所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性,其输出的水印图像对应的差分图较为理想,复原水印失真度最小.     

精细拓扑结构表示与深度特征融合在多目标图像检索中的应用

空间信息表示是增强图像特征表达性能的重要手段,通过空间关系建模与深度学习方法融合可有效提升深度特征的语义特性,从而提升图像检索性能.首先,针对复杂图像的空间关系表示提出了一种新的精细拓扑结构表示模型,该模型不仅具有完备的拓扑描述性能,还提供了两种拓扑不变量的推理算法,使得拓扑不变量可以由表示模型直接推导而不需要繁复的几何计算;其次,基于精细拓扑结构表示模型,提出了有效的拓扑结构相似性度量方法,为空间关系特征表达奠定了基础;最后,进一步结合卷积神经网络,提出融合复杂空间关系特征与深度特征的多目标图像检索方法.实验结果表明,所提出的拓扑结构表示模型在空间查询中具有良好的性能;所提出的图像检索框架取得优于现有方法的精度,并能够有效地结合手工特征与深度特征各自的优势,为提升深度学习方法的可解释性创造了有利条件.     

不同视角下海量高分辨率视频图像数据挖掘方法研究

当前高分辨率视频图像数据挖掘方法容易受到外界环境的干扰,提取的视频图像特征不可靠,且不同视角下提取的特征值有很大差异,导致视频图像数据挖掘精度大大降低。为此,提出一种新的不同视角下海量高分辨率视频图像数据挖掘方法,通过Harris角点检测方法对待挖掘高分辨率视频图像数据时空特征进行提取,依据高分辨率视频图像数据时空特征,通过自相关矩阵建立相同事物不同视角下的递归图,将递归图看作一幅图像,通过计算像素点的梯度向量构建递归特征描述符,对相同事物不同视角下的关联性进行挖掘,将具有相同递归图梯度特征的高分辨率视频图像数据汇聚在一起,实现数据挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘精度高。     

一种基于特征点的图像匹配算法

本文提出一种图像特征点匹配算法，并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法．此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取，并为其分配特征描述符．在进行相邻图片的特征比对时，提出一种基于小波系数的特征索引算法，提高搜索效率．运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点，在内点域中精确计算图像之间的变换关系．算法的重要特点为：基于小波系数的特征索引，可以使不同图像之间匹配特征点的搜索效率显著提高．实验结果表明：该算法得到的匹配点精确，受图像的形变、噪声影响较小；图像拼接处理的效果较好，具有较高的实用价值．