基于误差加权哈希的图像检索方法

图像检索技术旨在大规模图像库中准确、快速地检索与查询图像相似的图像。基于此,对误差加权哈希Error Weighted Hashing(EWH)快速近似最近邻搜索算法进行分析,并将其与Locality Sensitive Hashing(LSH)局部敏感哈希、Multi-Index Hashing(MIH)多索引哈希进行分析比较,然后基于误差加权哈希(EWH)算法构建图像检索系统,设计分段哈希索引的结构以及该系统所需要实现的功能模块。     

一种基于精确欧氏位置敏感哈希的目标检索方法

针对目标检索问题,常用方案是视觉词典法（bag of visual words,BoVW）,但传统的BoVW方法具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题. 针对这些问题,该文提出一种基于精确欧氏位置敏感哈希（exact Euclidean locality sensitive Hashing,E2LSH）的目标检索方法. 首先,采用E2LSH 对训练图像库 的局部特征点进行聚类,生成1 组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,基于这组词典构建视觉词汇直方图和索引文件,并由tf-idf 算法对词频向量重新分配权重;最后,将目标直方图特征与索引文件进行相似性匹配,完成目标检索. 实验结果表明,相比于传统方法,该方法较大地提高了检索精度,对大规模数据库有较好的适用性.     

基于内容结构图的鲁棒图像哈希

为提高拷贝检测系统的鲁棒性和效率,提出一种鲁棒图像哈希算法. 用Gabor变换系数构建图像内容结构图,将它从笛卡尔坐标系变换到极坐标系进行归一化. 将归一化的结构子图加权,求得特征向量,最后通过量化得到二值哈希码. 基于Gabor系数的内容结构图有很强的鲁棒性和独特性,量化中采用的失真哈希码融合和双密钥进一步提升了算法的鲁棒性、独特性、紧凑性. 利用公开数据库分别对所提出的算法和多种代表性算法进行对比实验,比较对象包括非负矩阵分解哈希、形状上下文哈希、圆环分割与不变向量距离哈希. 实验表明,该算法在查准率和查全率方面均表现突出,匹配效率也有大幅提升,整体性能优于对比算法.     

基于颜色直方图的图像检索

在当前图像检索研究的现状上,提出了基于颜色特征的CBIR系统.采用综合特征（图像的平均值、能量、熵和方差）检索,采用直方图相交算法和曼哈顿距离公式计算图像的相似性,获得较精确的、效率较高的检索结果.     

基于代表色特征的图像检索

基于内容的图像检索（CBIR,Content-based Image Retrieval)在多媒体检索中得到越来越多的重视,本文提出了一种基于图像颜色特征的图像检索方法,在经过变形的HSL颜色模型空间,通过适当的聚类分析算法提取出能够代表图像颜色特征的代表色集,并引入代表色的分布特征和纹理特征,作为图像的特征矢量进行匹配检索,在试验中本方法取得了较好的试验结果。     

基于对立色与显著区域的紧凑图像哈希算法

为了有效利用图像的颜色与局部信息提高算法识别能力,提出了一种基于颜色信息与显著区域的紧凑图像哈希算法.首先对输入图像进行预处理,然后提取图像的颜色对立色与亮度分量,并从颜色对立色中获取颜色特征,进而对亮度分量按照视觉注意力权重矩阵提取图像显著区域的稳健特征,最后将所有特征联合起来并扰乱得到最终的哈希序列.实验结果表明,所提算法与已有的哈希算法对比具有更好的图像分类性能、较短的哈希长度和较少的运算时间.同时,在篡改检测上具有较好的识别能力.     

基于模板匹配的图像检索方法研究

基于内容的图像检索实际上是一种近似匹配技术[1],[2],由用户指定一幅示例图像并提取其特征,然后与数据库中的图像特征进行比较,判断其相似程度,并将结果反馈给用户。当两幅图像之间存在着较大的旋转、平移等几何变形时,特征匹配的结果往往并不准确。为了消除影像的几何变形对图像检索的影响,提出了一种先对影像进行变形纠正然后使用模板进行匹配的方法,实验证明该方法的检索精度要高于传统的特征匹配检索精度。     

基于块匹配的综合图像检索技术

提出了一种基于文本、语义和特征块匹配相结合的综合图像检索方法．首先,将图像入库时进行人工标注;然后运用SVM机器学习框架,建立先验知识库,提取图像的语义特征;然后利用Harris算子检测出图像的特征点,进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离．实验结果表明,这种综合检索方法能更全面、更精确地描述了图...     

基于颜色和纹理特征融合的图像检索

随着多媒体技术的发展,图片数据库迅速膨胀.为使用户能够在海量的图片数据库中快速准确的查找所需图片,基于内容的图像检索技术逐渐成为研究的热点.每种图像的低层视觉特征都有其自身的特点,只能表达图像的部分属性.为了更好地描述图像,提高图像检索的准确率,本文,笔者在分别讨论颜色特征和纹理特征的基础上,对基于颜色和纹理特征融合的图像检索方法进行了研究,并将其检索结果与单独利用颜色特征或纹理特征检索得到的结果进行了比较.结果表明,该方法可以弥补由单一特征描述图像导致的片面性问题,能够取得较好的检索效果.     

基于图像几何特征的预检索技术研究

图像特征的有效提取及表征是基于内容图像检索中的关键问题,将图像的几何特征引入图像的抽象描述中,利用四叉树结构进行特征索引,实现了动态检索基于图像空间几何特征的检索方法,与传统单特征的检索方法相比,减少了特征数据量,缩短了检索时间.     

基于动态BoW模型的密文JPEG图像检索

为了实现高效的密文JPEG图像检索,提出了一种基于加密图像AC系数统计直方图的动态检索方案.首先,根据密文图像的AC系数采用自适应k-均值聚类构建动态词袋(bag-of-word,BoW)模型.其次,借助BoW模型将图像块的AC系数统计特征转化为全局直方图特征.最后,由服务器根据直方图特征来判断相似性,从而提高检索效率.即使密文图像库动态更新,如密文图像的新增与删除,该检索方案也是鲁棒高效的.实验结果表明,该方案在保证检索准确度的同时大大提高了检索效率,具有实际应用价值.     

不完全条件的初等图形在欧氏空间中的嵌入问题

对只知道初等图形中某些元素对的度量，而某些超球间的度量未知的情形，找到了使图形可嵌入到欧氏空间Ｅ＾ｎ的条件。     

一种基于遗传算法和BP网络的鲁棒图像哈希方法

提出一种用于图像内容认证的基于遗传算法和BP网络（GA-BP）的鲁棒图像哈希方法。运用提升小波变换（lifting wavelet transform,LWT）得到图像的低频分量,对低频分量进行离散傅里叶变换（discrete Fourier transform,DFT）提取幅度和相位信息以建立图像的特征矩阵,利用构建的GA-BP模型,生成鲁棒的图像哈希序列并用于图像内容的篡改认证。实验结果表明,相比于同类方法,所提出的图像哈希认证方法对随机攻击、旋转、JPEG压缩,加性高斯噪声等具有较好的鲁棒性和区分性。     

基于颜色聚类的JPEG图像索引与检索

针对JPEG压缩图像,根据感知相似性,提出一种基于颜色聚类带相关反馈的快速压缩域索引和检索方法.该方法直接在YCbCr空间上进行,可提高图像特征提取的速度、节省存储空间.实验结果证明了本方法的有效性.     

基于双倍比特量化分类索引技术的图像检索研究

本文对图像数据进行双倍比特量化分类,增强了每个维度数据的差异程度.为了最大限度地提升量化后的查询精度,其间采用量化后比对结果和量化前的查询数据进行非等距计算,提高索引的查询精度.试验证明,最近邻查询的准确率较传统二进制映射中的双倍比特量化大大提高了性能.     

基于小波包分解变换的图像数字水印嵌入算法研究

介绍了一种改进的基于小波包分解的自适应数字水印算法.该算法首先对水印图像作预处理置乱,然后对宿主图像进行3层小波包分解变换.在水印嵌入算法中,提出一种基于人类视觉特性(HVS)和小波包基的自适应水印嵌入算法.该算法引入人类视觉特性和基于小波包基的多分辨率嵌入技术,以达到更好的抗攻击鲁棒特性和视觉效果.     

基于小波分解的统计特征哈希

为了提高图像的拷贝检测效率和识别性能,提出一种基于小波分解的统计特征哈希.对图像预处理后通过三级小波分解提取图像的近似图像,再提取第3次小波分解所得近似图像的行与列的统计特征;将行与列统计特征的L2距离作为图像的不变特征,并将所有不变特征联合作为图像的最终哈希.实验结果表明,所提出的哈希算法的拷贝检测识别性能较好,效率较高.     

基于提升小波和双树复小波的图像检索新算法

由于提升小波的高效性,双树复小波的多方向选择性等特点,所以本文提出了一种新的检索算法:基于提升小波和双树复小波变换的图像检索算法。此算法首先对图像分别进行提升小波和双树复小波变换,得到每层各个方向上的高频子图像;然后将各层上各方向的高频子图像组合,提取它们的纹理特征;最后通过计算特征向量之间的canberra距离,检索出相似度高的图像。实验结果说明,此算法的检索效率高于提升小波和双树复小波的算法。     

利用多维空间同源连续性的图像检索

对两个同源的事物,从一个事物逐渐变化到另一个事物的过程存在连续性. 该文依据多维空间仿生信息学理论,结合图像特征数据的提取与多维空间的点同源连续性规律,提出一种同源相似度和图像仿生距离相结合的相似性度量方法,实现高效的图像检索. 用COREL图像库进行测试,表明所提出的方法可有效提高检索效率.     

JPEG图像同步嵌入与加扰方案

提出了一种JPEG图像的同步嵌入与加扰方案.首先对DC系数使用棋盘预测法进行预测,根据预测误差值将DC系数分为没有进行预测(NP)、进行预测但没有嵌入数据(PN)、进行预测且嵌入数据(PE)3类,再利用秘密数据替代PE部分系数值完成DC系数的嵌入加扰,最后对符合条件的AC系数的游程编码(run length coding,RLC)序列进行旋转,完成RLC序列的嵌入加扰.实验结果证实,该方案能保证高嵌入容量和低文件膨胀度,而且重构图像的SSIM值均大于0.996,PSNR值均大于50,在一定条件下能完全重构原始图像.