一种改进的SIFT-PCA算法在图像检索中的应用

针对SIFT算法(尺度不变特征)提取出的图像特征点向量维数较多造成计算量较大、检索效率低等问题,提出一种SIFT和改进的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合的SIFT-PCA算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点向量,然后利用改进的PCA算法把特征点向量变换到另一个空间,得到最具有代表性的特征参数,实现对特征点向量的降维。此算法在保证原SIFT算法鲁棒性的同时减少了计算量,增强了实时性。实验结果说明了该算法具有尺度、平移、旋转、光照不变性,在图像检索中应用切实可行且效果良好。     

基于多特征LSH索引的快速遥感图像检索

提出基于LSH索引的遥感图像检索技术,结合离线建立索引的思想,实现了遥感图像快速检索.并借鉴特征选择的思路,提出了一个新的索引有效性指标——基于特征鉴别能力的索引有效性指数（feature discriminative-ness-based indexing validation index,FDIVI）,通过对各个特征空间上的LSH索引评估选择最能区分目标和背景的特征.对若干典型地表覆盖的遥感图像检索实验证明了LSH索引及FDIVI指标在遥感图像检索系统中的有效性.     

基于改进的SIFT算法的图像检索

探讨基于内容的图像检索.经典的尺度不变特征检测和匹配算法SIFT,具有旋转、缩放、仿射的不变性,因而在图像匹配、图像检索领域得到越来越广泛的应用.但其主要针对灰度图像,并且当图像中存在多个相似区域时,SIFT算法得到的特征向量就有很大的相似性,容易造成误匹配.为了得到更好的检索效果,在SIFT算法基础上加入颜色不变量特征,构造颜色特征向量,并且建立一个用来区分相似局部特征的全局向量,在检索实验中取得了比较理想的效果.     

图像的SIFT特征二阶检索算法

提出了用图像SIFT特征二阶检索算法实现相似图像检索。首先对图像进行SIFT特征提取,然后利用词袋算法通过K-Means聚类出特征词并建立特征词频表,最后基于词频表通过二阶检索算法实现相似图像匹配。二阶检索分两步:第一步实现特征分布结构的相似检索;第二步根据两张图像对应特征点落于同一特征类的数量与图像自身特征点数的比例来实现图像的精确检索,提高图像检索的准确率。实验结果表明,该方法具有较高的查全率,同时在查询效率上也具有很好的表现。     

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。     

改进的SIFT算法在医学图像检索中的应用研究

针对SIFT算法提取的关键点不具有结构意义、提取运算复杂,应用于医学图像检索中匹配错误率较高的缺点,提出了一种改进的Harris-SIFT算法,将SIFT算法中特征点的检测方法改为Harris角点检测。提取的关键点更均匀合理且具有结构意义,提取运算更简单。通过实验验证,改进算法减少了误匹配率,提高了检索速度。     

基于内容的藻类图像分类检索算法

为解决藻类图像分类检索的问题, 提出了一套基于内容的方法对藻类图像进行分类检索。针对海洋生物图像对颜色特征不敏感的特点, 采用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法针对藻类图像的形状特征进行提取。使用PCA(Principal Component Analysis)技术对特征进行降维, 有效避免了维数灾难。采用K-means 算法进行聚类, 简单高效。用词包对聚类结果进行打包, 以便后续的识别。最后用KNN(K-Nearest Neighbors)算法进行识别检索。实验结果与事实吻合, 为藻类造成的环境污染问题的研究提供了有效的技术支持。     

一种基于纹理特征的图像检索算法

本文介绍了一种基于纹理特征中心加权的图像检索算法.计算差分矩阵进行纹理的相似度比较,并且根据图像中心的重要性,对图像不同像素的差分值采用不同的加权系数,越靠近图像中心加权系数越大.最后,与差分直方图进行比较,实验表明,本文算法具有比较好的检索结果.     

一种基于主颜色表的图像检索算法

提出了一种基于示例图像的主颜色表的图像检索算法,该算法结合了颜色空间的量化、聚类、组合等思想,使系统获得了良好的检索效果。     

一种改进的SIFT算法及其在医学图像配准中的应用

图像特征点的提取是医学图像配准的基础,其精确性直接影响匹配的结果.目前在实际应用中常使用手工提取特征点的方法,精确性差且工作量大.SIFT算子具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性,被广泛应用于图像配准中.由于SIFT匹配算法对特征点匹配的条件较为严格,特征点的数量常常无法满足医学图像配准的实际需要,并且存在一定的误匹配.为增加特征点的数量,提高匹配准确率,采用SIFT算法自动提取特征点,并使用特征点之间的Euclid距离作为相似性判定度量,根据医学图像的特点保留低对比度点,以实现医学图像的配准.实验结果表明该方法是有效的.     

基于内容的图像检索技术综述

随着多媒体技术的发展,传统的基于关键字的信息检索技术已逐渐不能满足要求.因此,基于内容的图像检索技术(CB IR)应运而生.本文主要讨论CB IR研究中的一些关键问题:图像的内容特征及提取、特征之间的相似度计算、相关反馈、检索性能的评价等等,并指出了一些可值得深入研究的方向.     

一种基于图像熵及分形维矢量的图像检索技术

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解决的关键问题之一.提出了一种利用低维数据有效表示图像特征的基于图像熵及位面图序列分形维矢量的图像检索方法,实现了快速有效的图像检索.     

一种基于LSI的图像语义检索技术

探讨如何将LSI技术应用于图像检索中,以实现基于语义的图像检索的技术途径,给出了一种新的图像索引方法,它使用灰色模型GM（1,1）对图像的像素值进行模型化处理,并且使用模型参数的概率分布来描述图像,在此基础上,详细讨论了将隐含主义索引应用于图像检索中的具体方法,并给出了相应的算法,最后,给出了实验结果和尚需进一步研究的问题。     

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．     

基于形状的遥感图像检索系统

研究了基于内容的遥感图像库的快速检索系统．系统采用基于形状全局特征与局部特征相结合的两步检索策略,由简单的全局特征来过滤掉大部分的非相关形状,利用矢量近似方法来对所属类别进行快速定位,缩小搜索空间;局部特征相似性是通过形状小波变换系数之间的距离直接计算的．仿真试验表明,该查询结构能够高效准确地对高分辨遥感图像和航片进行检索．     

基于几何不变量和规格化直方图的层次图像检索模式

提出层次图像分割方法,将检索图像在不同的层次上分割为不同大小的子块,计算这些子块与查询图像间的相似度进而实现检索,同时可以获得检索图像中查询目标对象的尺度和位置信息。根据图像的几何不变量和规格化直方图特征提出了一种层次块图像检索模式,并且用500幅各类图像进行了试验。在最理想的相似度阈值下,仅以几何不变量为特征的检索精度可达到78%。此外,该检索模式也可很好地处理大小不同的图像。     

基于变换域形状描述子的图像检索方法的比较与分析

为了更好地了解变换域方法在图像检索中的检索效果,比较分析了Zernike矩、GFD、PCET、RCFT和RFMT等现有的5种基于变换域的形状描述方法.分别在不变性、计算复杂性、噪声鲁棒性、有效特征数的选取方面对其进行了深入的分析和比较.选用MPEG7 CE Shape-1Part B中的1 400幅图像构成的图像库对这些方法进行检索和性能测试,并实际应用于由500幅病例图构成的图像库的医学图像检索.在研究噪声影响时,对各测试集图片加上不同程度的高斯噪声.通过比较分析及实验结果验证,Zernike矩和GFD方法的检索性能最好,有良好的抗噪性,因而适合于医学图像检索的实际应用.     

利用SVM和灰度基元共生矩阵进行图像数据库检索

提出了一种新的基于内容的图像检索方法,其关键技术是：(i)提出一种检索图像内容纹理统计特征的新方法,定义若干规范灰度像素模式基元;计算这些基元沿不同方向和不同跨距成对出现的概率,可以组成灰度一基元共生矩阵;该矩阵可用来描述图像纹理方面的特征。(ii)通过构建分类矩阵进行二叉树判别,扩展了SVM的多类分类功能。实验测试表明该法可行,且具有较好检索性能。     

基于结构纹理分解的改进图像压缩算法

用等级树集合分区(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)压缩结构分量所产生的误差一般情况下能体现高振荡的特性,比较符合纹理特点,所以将这部分误差信号叠加在纹理分量中形成一个新的纹理源,利用小波包变换进行压缩,提出了一种改进的基于结构-纹理分解的图像压缩处理算法.理论分析表明这是分层压缩问题中一种普适的有效策略.从实验结果可以看出,这种处理方式相对于现有的结构纹理分解压缩的方式而言,始终具有一定的信噪比增益,相对于目前的JPEG2000压缩标准及单一的SPIHT、快速小波包变换(FWP)等算法具有一定的优越性.     

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.