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.     

基于改进的颜色直方图的图像检索方法

由于全局颜色直方图不能有效地捕捉颜色组成之间的空间关系,从而可能导致图像检索系统最终的查准率和查全率降低,为了弥补这个缺陷,本文提出了基于改进的颜色直方图的图像检索方法,采用几何划分的方法对图像进行局部特征提取,并用特征组合描述整幅图像,从而提高查准率和查全率。实验证明该算法具有一定的优越性.     

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。     

综合颜色块的直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索算法的效率,本文提出一种寻找图像中最大颜色块、提取其局部直方图,并与原直方图综合的新算法.该算法在保留原算法的同时,添加了色彩的空间分布特征,从而降低检索结果对颜色的绝对依赖.仿真实验结果表明,本文算法具有较好的查准率和查全率,对色块明显的图像检索效果尤其显著.     

基于兴趣点特征的图像检索方法

针对全局图像特征无法刻画图像类别信息的缺陷, 提出一种基于兴趣点特征的图像特征检索方法. 首先对图像进行仿射 尺度不变特征转换, 并利用亮度的概率密度梯度提取兴趣点; 然后将兴趣点映射回原始图像, 采用颜色直方图作为图像特征; 最后采用相似性度量模型, 实现图像检索. 选择Corel图像库中的图像对算法性能进行实验分析. 实验结果表明, 该方法可有效提高图像的检索准确率和检索效率, 快速找到用户需要的图像.     

基于组合特征检索策略的图像检索技术研究

图像检索是信息挖掘领域的重要方法,针对单一特征图像检索方法鲁棒性不足的问题,文章提出了一种基于组合特征检索策略的图像检索方法。首先,求取空间颜色直方图特征、局部二值阵列特征、基于轮廓的Hu矩特征,分别作为颜色特征、纹理特征、形状特征的表达;再对3种特征分别配置相应的权重,进而形成组合检索特征。实验结果表明,基于组合特征检索策略的图像检索方法明显提高了检索性能,并且具备较好的灵活性。     

空间颜色聚类算法及其在图像特征提取中的应用

针对目前图像基本颜色特征单一、 可提取信息不足的问题, 提出将图像进行HSV颜色空间转换, 先用均衡化直方图增强空间颜色互转后的图像空间 颜色像素, 再用融入rgb2ind的K-means均值聚类算法提亮均衡图像, 以增强图像颜色特征的提取目标和数量. 实验结果表明, 该方法优于普通空间颜色图像进行特征提取的效果, 实现了为颜色特征识别提供更多的检索信息.     

基于颜色自相关图的区域定位图像检索

颜色自相关图表示了颜色的空间相关性,在图像检索方法中既有效且计算量小,但是该特征在检索前景较为清晰或背景具有较大面积单色的图像时误检率较高.针对此问题,本文提出了一种基于颜色自相关图的区域定位图像检索算法.该算法使用HSV颜色空间自相关图作为图像的底层特征,通过有效区域定位和二值位图来获得局部特征.最后,综合两种特征进行相似度量.实验结果证明,本文方法具有较高的检索精度,克服了颜色自相关图的片面性,显示了组合特征的有效性.     

基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法

当前图像伪造检测算法大多采用最近邻与次近邻比值法进行特征匹配来完成图像伪造检测,存在较多的错误检测以及漏检测现象,基于此提出了一种基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法.首先,基于FAST算法与Bresenham方法,构造以像素点为中心的圆形区域,提取图像特征;然后,通过梯度直方图统计法判定特征点的主方向,以特征点为中心建立两级同心圆,并通过求取同心圆在指定方向上的梯度特征,生成特征向量和特征描述子;最后,提取特征点的HSI颜色分量,将HSI颜色分量以及特征点的特征向量作为双重特征,设计了双重特征匹配法则,实现特征匹配.引入Hough变换,对匹配特征点进行聚类,定位伪造内容.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的检测正确度与鲁棒性能.     

基于综合特征的彩色图像检索

本文综合利用颜色和形状特征进行基于内容的彩色图像检索.利用边缘方向自相关图表示图像的形状特征.对于颜色特征,计算图像颜色的局部累加直方图,同时提取分块的颜色矩弥补其不包含颜色空间分布关系的缺点.并利用Guassian模型对各特征的距离进行归一化,综合上述三个归一化距离,进行全局相似度量,且用权值调整的相关反馈方法进一步提高检索精度.与局部累加颜色直方图和局部颜色矩的方法相比较,本文提出的方法获得了更好的检索结果.     

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．     

A flower image retrieval method based on ROI feature

Flower image retrieval is a very important step for computer-aided plant species recognition. In this paper, we propose an efficient segmentation method based on color clustering and domain knowledge to extract flower regions from flower images. For flower retrieval, we use the color histogram of a flower region to characterize the color features of flower and two shape-based features sets, Centroid-Contour Distance (CCD) and Angle Code Histogram (ACH), to characterize the shape features of a flower contour. Experimental results showed that our flower region extraction method based on color clustering and domain knowledge can produce accurate flower regions. Flower retrieval results on a database of 885 flower images collected from 14 plant species showed that our Region-of-Interest (ROI) based retrieval approach using both color and shape features can perform better than a method based on the global color histogram proposed by Swain and Ballard (1991) and a method based on domain knowledge-driven segmentation and color names proposed by Das et al.(1999).     

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。     

基于小波压缩和用户反馈的图像检索系统

为提高图像检索系统的准确率和有效率，本文提出一种基于小波压缩和用户反馈的图像检索方案。本系统直接对小波压缩图像进行分析，提取压缩域低频图像的颜色、纹理、形状特征，然后通过判别函数判别图像的相似性。利用检索结果的聚类性，以聚类用户反馈来提高检索系统的准确率和有效率。实验结果表明，利用颜色和纹理特征检索的效果较好，而利用形状特征检索的结果一般。     

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.