基于本体的智能图像检索

指出互联网技术的发展使得数字图像等多媒体数据库的规模迅速膨胀,为了能从如此庞大且不断变化的互联网上检索到目标图像,需要有更准确和快速的检索工具.提出了利用本体理论设计图像检索系统,利用本体的方法描述图像的语义特征继而对图像进行检索.使用该系统,图像检索的性能得到了很大改进.     

图像智能检索初探

在分析了常见的颜色特征提取方法的基础上,提出了一种新的基于主色相似度矩(DCSM)的方法,实现了一个基于该方法的图像检索原型系统,试验效果比较满意.     

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。     

基于小波的图像检索方法

结合小波系数统计特性的方法进行图像检索。由于小波系数提供了重要的方向信息,图像的小波系数的统计分布具有广义高斯分布特性。利用小波变换系数的统计特性,描述图像子带小波系数统计的特征矢量。结果表明,色度矩和小波系数统计特性相结合是一种有效的图像检索方法。     

基于图像SIFT特征的图像检索方法

基于SIFT特征提取,本文提出了一种多尺度的图像检索算法,将一幅图像转化为多个特征的集合,再通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离进行比较得出结果进而实现图像检索功能。实验结果说明该算法具有尺度、平移、旋转不变性,可以进行良好应用。     

基于人工智能方法的图像语义检索

根据语义特征进行图像检索是图像检索技术的发展趋势。文章提出了一种基于人工智能以实现图像语义特征提取的方法,即通过模糊逻辑、遗传算法和人工神经网络三者的融合来解决图像语义特征提取这一难题,该方法使图像检索能够满足用户的需求,提高了图像检索的效率和精度。     

基于感兴趣区域的图像检索方法

提出了一种基于感兴趣区域的图像检索方法。在显著度图和相对位置指示图的基础上结合图像的颜色纹理信息,采用基于子区域的区域生长法提取图像感兴趣区域,对图像的特征描述采用感兴趣区域特征和图像整体特征相结合的方法,加入了对图像背景信息的考虑,同时也削弱了分割不准确带来的影响。实验证明该方法对于前景较为清晰或背景具有较大面积单色的图像具有较好的检索效果。     

基于特征融合的图像检索方法

针对传统特征融合方法中权值的不易确定性,提出一种动态确定特征向量权值的算法。首先根据特征向量对应维之间的距离确定权值大小并形成权值矩阵,然后计算加权特征向量之间的距离,作为两幅图像的相似度。最后通过相似度排序完成图像检索。实验数据表明,该算法在存在干扰数据集上都有良好的检索效果,由于不需要大量实验确定权值的大小,在效率上得到了大大提高,与传统的算法相比,具有更高的检索效率。     

基于分块小波粒子群混合的图像智能检索

虽然许多基于颜色直方图的图像检索系统已相当成熟,但其搜索质量却不尽如人意,为此本文提出了一种分块小波直方图与粒子群优化融合的新方法。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且行之高效的,为大型图像数据库的智能图像检索问题提供了解决方案。     

基于边缘检测的多特征智能图像检索模型

提出一种智能图像二级检索模型.第一级检索利用改进的Canny算子和颜色向量角分别检测图像边缘,再基于db2小波进行图像融合得到二值边缘,并运用图像位错率进行边缘信息比较,将相似度大的图像组成一个新的备选图像库,以缩小图像检索范围.然后利用HSI颜色不变量模型改进颜色相关矩阵,加以边缘直方图进行综合特征第二级检索.实验表明该模型能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的准确率和回想率.     

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.     

基于特征关联融合的图像检索方法

鉴于单一特征检索效果的不足,提出基于颜色和纹理特征相互关联融合的图像检索新方法。利用非等间隔量化HSV颜色空间,提取图像的颜色特征,利用Gabor小波提取图像的纹理特征;对内容分布简单的检索图像,采用图像底层特征串行关联(FSC)方法,对内容分布复杂的检索图像,采用基于典型相关分析(CCA)的图像底层特征并行关联(FPC)的方法,融合颜色特征和纹理特征进而检索图像。     

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。     

基于复数矩的商标图像检索方法

提出用图像复数矩与其它特征结合进行商标图像检索的方法,并给出了检索算法。实验结果证明,这是一种较好的方法,基本不会出现漏检索。     

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。     

基于投影特征的商标图像检索方法

针对二值商标图像,提出了一种基于极坐标系投影特征的检索方法.利用商标图像在极坐标系的水平投影特征及垂直投影特征来描述商标图像的形状特征,利用投影特征向量的欧拉距离来度量图像的相似性程度.实验结果证明采用此方法具有良好的平移、旋转及尺度不变性,具有很好的检索精度.     

基于内容的大规模图像检索基本方法

基于内容的图像检索方法是利用互联网上大量的图像信息,以计算机视觉、信息检索、统计学习等理论为基础,发展图像内容的提取和检索技术。本文主要针对提取的显著点和特征缺乏语义信息的问题,提出将显著点和SVM相关反馈结合的图像检索方法。     

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。