基于文本的图像检索与基于内容的图像检索技术的比较研究

随着互联网的快速发展及各种数字化设备的普及,现代数字社会中的图像信息的数量在迅猛增长,图像信息的检索技术的研究得到了越来越多的关注.本文介绍了基于文本的图像检索技术与基于内容的图像检索技术,比较研究了这两种技术的不同的特点,指出综合运用TBIR和CBIR共同检索Web图像.     

基于语义图像检索的关键技术

结合作者在基于内容的图像检索(CBIR)方面的研究工作,指出了基于语义的图像检索是图像检索发展的趋势。首先给出了层次化语义模型,然后介绍语义表示的方法,详细总结了三种语义提取方法:基于视觉特征的语义算法、基于关键字网络的语义算法和基于语义向量的算法。最后,阐述了相关反馈技术的应用。     

基于内容的图像检索技术及应用

对比基于文本的图像检索,基于内容的图像检索技术提供了图像特征(如颜色,纹理等)方面的查询方式。其关键技术是特征提取,国内外很多研究机构已从事这方面的研究并取得了一定的成果。     

Internet图像检索技术综述

对Internet图像检索的现状和发展趋势进行了全面的综合论述,对基于文本的图像检索、基于内容的图像检索和基于语义的图像检索3种流行的图像检索技术进行了深入的讨论.通过广泛收集资料,对几种技术进行了比较性研究.最后,提出了若干值得深入研究的方向.     

图像检索技术的研究与应用

分别阐述了基于文本图像检索和基于内容的图像检索技术的发展研究进程,分析了其各自的优缺点和发展方向,介绍了其当前应用的特点和应用领域,指出图像检索的研究发展方向.     

图像检索技术的研究与应用

分别阐述了基于文本图像检索和基于内容的图像检索技术的发展研究进程,分析了其各自的优缺点和发展方向,介绍了其当前应用的特点和应用领域,指出图像检索的研究发展方向。     

基于MPEG-7的图像检索方法研究

介绍了基于内容的图像检索的定义以及MPEG-7中的视觉描述工具,分析了特征描述符的应用.     

基于内容的图像检索技术

综述了CBIR的需要包括适应大量图像数据库的存储管理和查询应用;介绍了CBIR的系统结构．CBIR的关键技术是基于内容的图像数据库结构,象素域的图像查询检索和压缩域的图像查询检索;CBIR现有的系统有QBIC,Virage,VisualSEEK,PhotoBook和MARS．还对CBIR存在的问题和研究方向进行了分析．CBIR的主要研究方向为评价技术、基于语义内容的图像检索、数据模型、综合检索手段和多维索引技术。     

图像检索技术综述

对于一个图像检索系统,最重要的是信息获取的准确性、快速性和有效性.通过对现有信息检索技术的分析和比较,包括基于内容的信息检索、基于语义的信息检索、基于反馈的信息检索和基于知识的信息检索,指出了现有图像检索系统的难点和不足,同时指出了图像检索技术的发展趋势和研究方向.     

浅谈基于内容的图像检索技术

随着时代的发展,图像的数量迅猛增长,如何对越来越多的图像进行有效的检索是目前迫切需要解决的问题。本文在分析了图像检索技术的发展现状及各种图像特征描述方法的基础上,提出了今后基于内容的图像检索技术的发展方向,对该领域的研究方向有一定指导意义。     

基于注意力选择与感觉容量的图像质量评价算法

图像质量评价是用可计算的模型模拟人的主观判断。根据人眼对图像高低频失真的感觉容量不同及注意力选择特性,本文提出一种新的图像质量评价算法。首先,将图像的高低频信号分别选用视觉显著图的系数和小波变换的近似系数表示;然后,采用不同方法分别计算图像高频和低频失真量,两种失真量的乘积就代表图像质量评价。这种客观评价算法与LIVE图库中DMOS的线性相关性达到0.906 4以上,明显优于PSNR和SSIM等算法。     

基于HSI的视觉注意力模型及其在船只检测中的应用

根据现有关于视觉心理学研究的相关成果和计算模型．提出了一种基于HSI颜色空间特征提取的视觉注意力模型．并应用于海上目标检测．首先把输入的RGB图像转换到HSI空间上．采用高斯金字塔和center-surround算子获得HSI三个分量下各自多尺度的视觉差异。通过对不同特征图的规格化和线性融合获得综合的显图．该方法应用于多种海上目标图像均取得较好效果．背景中的海浪杂波得到了有效抑制．提取得到的显区域包括了待检测的目标且范围较小。为后继的处理和分析提供了良好的基础．     

基于注意力的多质量图像融合方法

为了降低视频传感器网络中的网络负载,减少能量消耗、降低时延,提出了一种分层的基于注意力模型的多质量图像融合方法.通过对节点的结构化部署及视图间的区域映射,建立了基于动态注意力的节点唤醒机制.通过使用低层节点采集的高质量图像对高层节点低质量图像的融合,使注意力目标得到增强.实验结果证明了该融合方法的有效性.     

基于注意机制的仿生人体动作识别

针对已有的仿生动作识别系统计算量大、耗时长的问题,提出了在系统中加入注意机制的方法.该方法模仿注意机制在人类视觉中所起的重要作用,将视频中运动目标的活动区域作为视频图像的显著区域划分出来,然后结合视频图像的显著区域获取不同动作的特征模板.此方法在一定程度上克服了视频的背景噪声对系统性能的影响,同时更准确地模拟了人类视觉机制.实验结果表明：该方法能较好地改善人体动作识别模型的识别速度和识别结果.     

基于2D视觉注意模型的全参考图像质量评价方法

为进一步提高视频图像质量评价主客观的一致性, 提出一种基于2D视觉注意模型的全参考质量评价方法。将2D视觉注意模型与PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)、 SSIM（Structural Similarity Index Method）、 GSSIM(Gradient based Structural Similarity Index Method)评价方法相结合, 进行视频图像质量评价。实验结果表明, 该方法对图像质量评价较原PSNR、SSIM、GSSIM方法更有效; 在LIVE数据库上得到的Pearson、Spearman相关系数分别为0.903 5和0.903 1; 较其他评价方法原理简单, 计算复杂度较低, 且性能较优, 具有很好的评价效果。     

基于颜色空间特征的图像检索

针对基于内容的图像检索技术大多采用颜色特征的情况,提出一种通过提取颜色特征、灰度特征,获取图像物体的形状和空间特征,综合检索图像的方法.实验结果表明,这种方法具有一定的鲁棒性,检索结果不受图像大小、旋转和轻微的光照变化的影响,相对于传统的颜色直方图法,这种方法能明显改善检索效果.     

现阶段基于内容的图像检索技术分析

主要讨论了目前基于内容的图像检索技术的两大热点研究方向,即基于底层特征向量的提取算法(分别为颜色、纹理和形状特征)和基于相关反馈机制(分别为基于空间变换、基于统计概率、基于聚类分析和基于机器学习的模型).分析它们使用的典型方法及优缺点,并对未来的发展方向做了展望.     

一种基于颜色直方图的快速图像检索方法

提出了一种基于快速特征匹配和改进的二叉树存储的图像检索方法,该方法的主要思想是以颜色特征的某个适当值作为根节点,将图像按照二叉树的存储结构存储于数据库中。在特征匹配时通过快速去除不相关候选图像来提高检索速度;通过引入相关反馈技术来改进查询结果的精度。相比于传统的图像检索方法,该方法不但能加快检索速度,在查全率和查准率上也有了较大的提高。     

基于二维直方图信息熵的图像检索方法

针对传统颜色直方图完全丢失颜色的空间分布信息的缺点,提出了基于二维直方图信息熵的图像检索方法。该方法不仅利用了图像象素的颜色统计信息,还用到了相邻像素之间的相关性及颜色在图像内的空间分布特征,充分考虑到了图像的颜色统计、空间信息等特征。首先提取出图像的二维直方图特征;接着,为降低特征的维度,计算出二维直方图相应的信息熵并用其进行相似性度量。实验表明该方法实现简单,而且能够较准确地描述出图像的颜色统计、空间分布等信息,从而有效地提高了检索的精度。     

基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复

本研究针对现有图像修复方法不能有效地分离结构和纹理信息,修复结果往往会出现边界模糊、结构扭曲等伪影问题,提出了基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复方法。人脸图像修复方法分为两阶段,第一阶段,通过结构重建器网络提取样式向量,按照StyleGAN所述的原理分为粗尺度特征、中尺度特征和精细特征三组,插入到预先训练好的StyleGAN生成器中,产生初步的修复结果;第二阶段通过构建纹理生成网络并使用上下文注意力机制,注意力分数由注意力计算模块计算,注意力转移模块根据较高级别特征图和注意力分数来填充较低级别特征图中的对应缺失区域,以细化上一阶段初步的人脸修复结果。在CelebA-HQ数据集上的训练并进行测试,本文的方法在定量和定性分析两个方面均优于现有方法。因此,基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复方法能够有效地修复缺损人脸图像,大大减少了边界过度平滑和存在纹理伪影的问题。