基于相似性度量的肺结节图像检索算法

为了克服肺部病变CT表现复杂,极易造成医生误诊的缺点,提出了一种基于相似性度量的医学图像检索算法并用于肺癌的诊断研究,该相似性度量保持了图像的语义相关和视觉相似.首先,根据相似性度量理论构建距离度量学习算法学习一个马氏距离;然后,根据学习的马氏距离度量,提出新的医学图像检索算法,并将提出的算法应用于肺癌的诊断研究.实验结果证明了该检索算法在肺癌诊断应用中的可行性和有效性.     

一种基于形状的图像相似性检索方法

文章提出了利用图像内的角点去表示物体的形状,并在此基础上提出了一种新的刻画2幅图像内容的相似程度方法;通过与颜色直方图方法比较证明,该方法较好地抓住了目标物体的基本形状,利用该方法进行图像的相似性检索简单而有效。     

基于两阶段相似性度量策略的图像检索方法

提出了一种基于半监督学习(Semi-Supervised Learning)的图像检索方法.首先通过一种预处理方法,可以有效地解决检索大型图像数据库时所面临的高计算代价问题.然后,度量输入查询图像与所有相关图像间的相似性,得到初步的检索结果.最后,运用基于随机行程与重新开始(random walk and restart)的半监督学习方法细化初始的图像检索,以提高检索精度.实际图像数据库上的实验表明,运用半监督学习方法能够获取高精度的图像检索结果.     

一种网络图像数据库的快速检索方法

传统网络图像数据库的检索操作,通常是客户端直接将待检索的图像通过网络传输给国家数据库所在的服务器端进行各种匹配操作,这很容易造成网络的拥挤和对检索请求较大的响应延迟。作者提出一种不同的图像数据库检索方法,这种方法能够在不增加服务器端计算负担的同时极大地降低对传输带宽的需求,缩短对客户端的响应时间。     

一种基于纹理特征的图像检索方法的实现

对图像纹理特征进行了研究,采用改进的共生矩阵算法来提取纹理特征.在此基础上,通过高斯归一化法用纹理特征作为图像检索特征,给出了利用该特征的图像检索算法.从实验结果可以看出,对于具有明显的纹理特征的图像数据库利用改进的共生矩阵提取算法具有较好的检索性能,可以得到较好的检索效果.     

一种新的基于颜色特征的图像检索方法

提出一种利用同心圆来提取颜色特征的图像检索方法.该方法以同心圆分块策略对图像进行分块,并依据人类视觉生理和心理特性对所获取的颜色特征进行动态加权,获得图像的综合加权特征向量.对图像库的10类图像进行测试,每类取4幅组成40次查询.实验结果表明,该方法与全局直方图方法、传统分块方法相比,其平均精确度分别提高了5.01%和2.95%,且具有几何不变性.     

一种新的多特征融合图像检索方法

为解决图像检索中单一特征检索性能不佳、多特征融合耗时的问题,提出了一种新的融合颜色特征和形状特征的图像检索方法。检索过程分为两个阶段:首先对图像进行圆环分块,提取图像整体和各圆环子块颜色特征向量,以特征向量间距离大小为准则对图像库分类;然后在类内提取图像的ART形状描述符作为形状特征进行相似性度量以实现检索。形状特征提取只在某一类内进行,减小了运算量,同时弥补了颜色特征对图像空间信息丢失的不足,提高了检索准确率。仿真实验取得了较好的检索效果。     

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。     

图像相似性度量方法的研究

在Vizilter图像比较方法研究工作的基础上,针对比较图像由于获取条件不同所产生的信息不确定性问题,通过引入图像的标准比较空间,对图像相似性度量问题进行了研究.提出了基于距离测度、相关系数及复合投影的图像相似性度量方法.基于图像标准比较空间的相似性度量工作不仅对Vizilter的研究成果进行了推广,同时也给出了一些新的研究思路和方法.     

一种新颖的图像相似性测度

该文推导和定义了一种基于正交Proscrustes问题的图像相似性。此图像相似度是指一幅图像“旋入”另一幅图像的概率;同时简要地提供了图像相似度的算法,并将该算法用于船舶检测人脸的分类检索。实验结果表明新的图像相似性是有效和满意的。     

图像检索中图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。针对图像检索中应用的图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点并探讨了图像分割技术的发展方向。具体介绍了基于颜色布局的分割方法,基于无监督的分割方法。     

一种基于本体的图像检索方法

在图像数据库中,针对图像的检索方法很多,但以传统的基于内容的图像检索方法效率低,而且误差较大。文章提出一种基于OBFM(ontology based feedback model)方法首先得到基本相似图像库,从中提取相应的特征元素,并在此基础上进行关联规则挖掘。该算法采用本体论和相关反馈技术相结合的方法。实验证明,该方法比单纯的相关反馈技术准确率高。     

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.     

图像相似性计算的级联小波变换

研究图像不同幅度局部(子图像)小波变换之间的关系,分析这种关系下的图像相似性.首先用小波矩阵表示推导子图像小波变换之间的级联关系,在此基础上研究基于级联小波变换的线性相似性.最后以特定类型的医学图像为对象,研究子图像之间和k 规格小波相似性测度,并讨论相应的相似性测度算法.数值实验结果表明,CT、MRI图像中相邻子图像之间具有很高的线性相似性.     

一种两层结构图像检索方法

本文提出了一种两层结构图像检索方法。该方法首先采用基于频谱分析的二维C0复杂性度量筛选出图像库中和查询图像相关的图像集合，然后在这个集合上使用图像的底层特征进行匹配以返回最终的检索结果。在Corel图像库上的初步实验结果表明提出的方法在一些检索性能指标上比传统的QBE框架好，同时缩短了检索时间。     

一种度量图像区域相似性的粒计算方法

为有效度量图像区域的相似性,提高基于区域的图像检索技术,本文结合粒计算理论提出一种新的图像区域相似性度量方法。该方法首先对经过图像分割的图像特征信息进行分析研究,定义图像特征信息系统、序特征矩阵、特征粒及粒库等概念,然后对序特征矩阵中特征粒的粒度进行分析推理,尝试在不改变图像特征信息系统中序关系的条件下,基于粒计算方法寻求有效的图像区域相似性度量方法。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

一种新的基于形状特征的图像检索方法

提出一种新的基于形状的图像特征提取和匹配方法.综合采用改进的不变矩和二维极坐标傅里叶描述子对形状特征进行描述.改进的不变矩可以描述物体的整体形状信息,具有平移、旋转和尺度不变性,二维极坐标傅里叶描述子可以对形状的相似性进行定量判别,具有较强的通用性.最后,采用线性加权求和的方式计算综合相似度,将具有较高相似度的结果集返回给用户.实验结果表明,与其它检索方法相比,该方法可以有效地提高检索的查全率和查准率.     

基于内容图像检索中的综合特征归一化方法

传统的基于内容的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。基于综合特征的图像检索应用日益广泛,本文在图像特征向量和在某特征上的相似距离的归一化方面进行了一定的探讨与研究,给出了一种综合特征归一化方法,并将其作为两图像相似性度量依据。     

基于空间数据结构的图像检索

提出了用图像联合特征取代单一的图像特征表示内容的模型，通过把图像的相似性定义在欧氏空间，引入了空间数据索引结构，针对图像联合特征的高维性，提出用X树空间结构来索引图像联合特征从而实现对图像内容进行检索的方法，通过实验比较，证明该方法的检索不仅视觉效果良好，而且检索效率也明显提高。     

一种基于遗传算法自学习的图像检索方法

目的 根据传统的相关反馈图像检索的不足，结合遗传算法的优越性，提出了基于遗传算法自学习的图像检索方法，以改进图像检索性能。方法首先通过相关反馈中的人-机交互过程，进行遗传算法的初始群体构造，再通过遗传算法进行自学习，获得满足用户语义要求的最优解。结果实验证明，该方法能够提高检索的性能，查找出更多表达用户查询意图的图像。结论给出了遗传算法在相关反馈图像检索中的应用方法。利用遗传算法自学习的过程，能够发现用户潜在的需求，改善查询结果。