基于图像分块的多尺度Harris特征点检测算法

通过分析Harris特征点检测算法在应用中的不足,提出一种基于图像分块的多尺度Harris特征点检测算法,解决了特征点聚簇现象,检测出的特征点分布均匀.实验结果表明,该算法具有精确性、有效性和鲁棒性,为进一步图像特征点匹配工作提供了保证.     

基于环状矩形分块主色调图像检索

环状矩形分块主色调检索算法将图像分成环状矩形边缘区域、中心环状矩形区域和核心矩形区域,对最外层边缘区域不予处理,这可明显减少检索时间,且对检索效果影响很少。采用主色调检索使其具有平移、尺度不变性等优点。在对中心区域和核心区域采用不同比例主色调选择,可以体现主色调在核心区域较集中。而环状矩形具有圆形分块的旋转不变性,但计算更简单,实验验证,该算法对一些类别图像有较好的检索效果。     

基于分块颜色矩和纹理特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术是当今研究的热点领域之一.为了克服全局直方图检索方法不包含颜色的空间分布信息的不足,提出了一种采用固定块图像分割方法提取图像局部颜色矩的图像检索算法.在此基础之上,对检索结果进行基于纹理特征的二次检索.实验表明,圆环形分割块颜色矩算法不仅记录了颜色的空间信息,而且具有旋转、平移不变性的特点.综合利用图像颜色、纹理的检索方法能够大大提高检索结果的准确性.     

基于数字特征直方图的图像检索算法

提出一种在压缩域中基于随机变量数字特征累加直方图的图像检索算法,利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT),计算图像块系数的数学期望和方差,通过期望和方差映射到坐标系的概率建立累加直方图并产生图像的特征向量,利用相关系数判定查询图像和数据库图像的差异。实验结果显示,此种方法检索精度高、速度快、计算量较小。     

基于颜色特征的改进图像检索算法

本文提出一种综合图像的颜色、灰度和空间信息提取特征向量的改进算法将图像从RGB空间转换成HSV空间,将彩色图像转换成黑白图像,并分别进行直方图量化后,进行相似度比较;改进颜色相关图的算法,提高颜色空间特征的检索效率.     

基于分块主色的图像检索方法研究

提出了一种基于分块主色的图像检索算法,并结合基于内容的图像检索的系统结构、颜色特征提取方法及其相似匹配方法,得出了实验结果.从实验结果来看,采用把图像分块再提取各分块主色的方法,获得了良好的检索效果.     

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。     

一种基于分块与直方图相结合的灰度图像检索算法

利用色彩直方图计算简单并具有平移、旋转不变性等优点,通过给图像分块,从而比较好的解决了全局颜色的空间分布信息丢失问题。实验证明,该算法不失为一种较为有效的图像检索算法。     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

多特征组合和用户反馈的图像检索算法

针对单一特征只能描述图像内容部分信息的缺陷,为获得更高准确率的图像检索结果,设计一种基于多特征组合和用户反馈相融合的图像检索算法.首先提取图像的多种特征,将其组合形成图像检索的特征向量,并采用欧氏距离计算图像间的相似度,实现图像初步检索;然后通过用户对图像初步检索结果进行评价和反馈,并采用机器学习算法根据反馈结果对图像初步检索结果进行调整,实现图像的精确检索;最后采用图像库检索的标准数据进行仿真测试.测试结果表明,该算法获得了稳定的图像检索结果,图像检索准确率明显高于其他算法.     

基于图像外形的多尺度相关性检索算法

采用数学分析的方法比较了图像检索算法中常用的2种坐标系，发现极坐标更加有利于图像的多尺度处理．设计的边缘序列点的插值算法，既保证了2个比较序列的长度相同，叉保留了序列中所有的边缘特征点．根据极坐标下边缘序列点的插值算法和相似轮廓在空间距离上相关性最大的特点，给出了多尺度相关性的检索算法（MSRA），该算法具有对图像尺度变化不敏感，而对图像轮廓变化敏感的特性．通过对自然类图像库和人工类图像库200幅图像的检索，表明该算法的性能高于常用的图像检索算法，与笛卡儿坐标下普通边缘点傅里叶搜索算法（CBPFD）相比，MSRA的搜索识别率在自然类图像库中高于CBPFD的29％，而在人工类图像库中几乎是CBPFD的2．5倍．     

基于颜色特征的图像检索算法及实现

HSI颜色模型人眼的视觉效果比RGB颜色模型更能反映图像之间主要颜色的差异性,对HSI量化后再取其直方图,可以减少计算量,提高检索效率.全局直方图由于不包含颜色的空间分布信息,不同的图像可能具有相同的颜色直方图.为弥补这些缺点,作者提出一种新的重叠分块,获得每个分块的局部直方图后,再对每个分块赋以不同的权值的检索算法,试验证明该算法能有效的提高检索准确度.     

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.     

基于分块加权LBP技术的人脸识别算法

人脸识别属于生理特征识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术,是我国人工智能技术领域的首个成熟技术。LBP(Local Binary Patterns)算法,又称局部二值模式算法,是一种灰度范围内的纹理描述方式。传统LBP算子提取的特征信息只能体现局部的人脸信息,不能完整表达全部人脸信息。在基本LBP算法的基础上提出基于分块加权LBP技术的人脸识别算法,将人脸分为5×3子分块,根据人脸五官在人脸识别中的不同贡献度赋予不同的权重提取人脸信息特征。通过在ORL和YALE两种人脸数据库中训练不同样本数,比较传统LBP方法、5×3分块LBP方法和5×3分块加权LBP方法的人脸识别准确率,实验证明分块加权LBP技术在人脸识别中可以有效提高识别准确率。     

基于多小波统计特征的纹理图像检索

为了研究多小波性能,对多小波系数分布的统计特性进行了研究.多小波在实数域能同时具有正交、对称、短紧支撑和高消失矩等特性,单小波却不具有上述的性质,因此在理论上多小波比单小波具有更多的优势.提出并验证了多小波系数直方图服从于指数族分布;根据多小波的特点研究了其系数分布的一阶、二阶矩(共生矩阵)和系数直方图的统计特性,并应用于纹理特征的提取.通过理论分析和在纹理图像检索的对比实验说明在冗余预滤波方式下,采用二阶统计矩方法时多小波优于单小波.     

基于多尺度深度卷积特征的图像检索

为了检索图像中不同位置和不同大小的感兴趣目标,提出一种基于多尺度深度卷积特征的图像检索方法.首先利用卷积神经网络构造一个深度学习框架,利用随机梯度下降和后向传播算法训练深度学习模型;其次利用训练得到的模型提取图像在不同尺度下的卷积特征,对不同尺度下的卷积特征进行PCA降维,研究降维后的检索性能;最后为了提高深度特征对图像的刻画能力,对不同尺度下降维后的卷积特征进行特征融合.大量的实验表明本文所提算法对图像检索是有效的.     

基于多特征的旋转不变纹理图像检索

为了消除图像旋转对图像检索的影响,提出了一个基于非下采样轮廓波变换、灰度共生矩阵和新相似性度量的旋转不变纹理图像检索算法。非下采样轮廓波变换具有各向异性和平移不变性。灰度共生矩阵描述了图像的方向性、邻近空间关系和方差的变化范围。通过计算每个非下采样轮廓波变换尺度下的所有子带的平均能量和平均标准差,灰度共生矩阵的二阶矩角、惯性熵、惯性矩、反差分矩,惯性相关系数的均值、标准差,得到具有旋转不变性的纹理多特征。提出一种新的相似性度量以改进纹理图像检索性能。实验结果表明,对于1个含640幅图像的旋转纹理图像库,与基于双树复小波变换的方法相比,该文图像检索算法将旋转纹理图像检索准确率由73.28%提高至80.71%。     

基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法

针对当前图像配准技术中特征点的检测和匹配存在的问题,提出了一种基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法.通过对图像进行分块,结合每块图像的信息熵,改善了Harris-Laplace算子提取的特征点分布过于集中的问题.通过比较角点响应函数的值,剔除了特征点中的冗余点.通过结合特征点的尺度信息、Hu矩和双向匹配策略,提高了初始匹配点对的准确率.仿真结果表明,改进的配准算法可以实现高精度的图像配准,对图像的几何变换具有很强的鲁棒性.