基于分块小波微粒群混合的图像智能检索

考虑到目前许多基于颜色直方图图像检索系统的搜索质量往往相当有限,提出一种融合分块小波直方图相似度检索和粒子群优化的新方法.该算法引入小波技术,提高了特征提取的有效性,采用分块技术扩展了图像检索性能,结合微粒群算法进行智能搜索加快了算法的执行速度.实验结果证实,该算法对图像数据库的相似度搜索是切实可行的,为大型图像数据库的智能图像检索问题提供解决方案.     

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.     

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.     

基于颜色特征的图像检索算法及实现

HSI颜色模型人眼的视觉效果比RGB颜色模型更能反映图像之间主要颜色的差异性,对HSI量化后再取其直方图,可以减少计算量,提高检索效率.全局直方图由于不包含颜色的空间分布信息,不同的图像可能具有相同的颜色直方图.为弥补这些缺点,作者提出一种新的重叠分块,获得每个分块的局部直方图后,再对每个分块赋以不同的权值的检索算法,试验证明该算法能有效的提高检索准确度.     

基于多小波直方图的纹理图像检索

为了进一步提高小波直方图的检索性能,提出了一种多小波直方图算法. 该算法根据多小波分解的特点,从能量角度出发,通过子带组合、0/1量化等运算生成多小波直方图. 与单小波直方图相比, 多小波直方图在实数域中同时具有正交、对称、短紧支撑和高消失矩等特性, 并且具有计算量小、精度高等特点. 纹理图像检索的对比实验结果表明,多小波直方图的检索精度比单小波直方图提高了16%.     

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。     

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.     

基于分块主颜色的图像检索方法研究与实现

颜色直方图法是基于内容的图像检索系统通常采用的方法.提出了一种基于分块主颜色的检索方法,克服了颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的缺陷,将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中,降低了算法复杂度,提高了计算效率和对图像相似度判断的准确率,从而提高了图像检索的效率.据此实现的图像检索系统的运行结果表明,该方法的查准率和查全率比颜色直方图法有明显提高.     

基于分块主颜色的图像检索方法研究与实现

颜色直方图法是基于内容的图像检索系统通常采用的方法。提出了一种基于分块主颜色的检索方法，克服了颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的缺陷，将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中，降低了算法复杂度，提高了计算效率和对图像相似度判断的准确率，从而提高了图像检索的效率。据此实现的图像检索系统的运行结果表明，该方法的查准率和查全率比颜色直方图法有明显提高。     

一种基于分块与直方图相结合的灰度图像检索算法

利用色彩直方图计算简单并具有平移、旋转不变性等优点,通过给图像分块,从而比较好的解决了全局颜色的空间分布信息丢失问题。实验证明,该算法不失为一种较为有效的图像检索算法。     

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.     

基于综合特征的彩色图像检索算法

针对单一特征不足以准确描述图像的问题,提出了一种综合颜色和形状特征的图像检索算法.该算法对HSV颜色空间进行特殊处理并量化编码,提取各像素点及其多邻域颜色矩的归一化直方图作为颜色特征;对图像进行整数小波变换后的低频分量分块并编码,提取一步转移概率矩阵作为形状特征;综合利用颜色、形状两个特征计算图像间的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验结果表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,且具有较好的查准率和查全率.     

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。     

图像数据库的智能检索

提出了以人工智能思想为指导的图像数据库的智能检索方法,它利用模式识别技术和图像处理技术,同时考虑启发性知识。该方法用图像特征向量代表图像并进行聚类分析以建立图像库的检索树,应用最佳优先搜索方法在检索树上找出用户满意的图像。     

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。     

多特征融合及SVM相关反馈技术在教育资源图像检索中的应用

首先介绍了教育资源图像检索系统的结构模型和基本模块,然后介绍了图像特征提取技术,在颜色特征提取中主要应用了分块直方图法,在纹理特征提取中应用了Gabor小波变换法,在形状特征提取中主要应用了不变矩法,通过3种特征的权重分配将多特征融合进行图像初次检索,然后采用基于SVM的相关反馈技术进行多次检索。实验证明,多特征融合和相关反馈技术的引入有效提高了教育资源中图像检索的查准率。     

一种基于小波突出点颜色及空间分布熵的图像检索方法

分析了基于兴趣点的图像检索方法的缺点，提出了一种基于小波突出点的图像检索新方法．该方法在小波域提取突出点，这些突出点既表示了全局变化也表示了局部变化；然后以小波突出点为线索，设计了基于小波突出点的颜色分布熵，既利用了小波突出点的局部特征，又考虑了小波突出点的空间分布结构；用图像间的颜色分布熵来度量图像间的相似性．该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性，而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷．实验结果表明，该方法对图像检索是有效的．     

基于KFCM与SAPSO算法的图像分割

为了克服基于FCM算法的图像分割技术对噪声敏感和运算效率低等缺点,利用KFCM算法对于噪声的鲁棒性质,以及模糊退火算法Metropolis准则和粒子群算法相结合的智能全局搜索能力,改进了图像分割技术。实验表明:该算法具有一定的降噪和全局搜索能力,提高了运算速度及图像分割效果。该算法对于丰富图像分割研究具有一定的参考价值和指导意义。     

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.