一种基于区域的图像相似性计算方法

在基于区域的图像检索系统中,图像之间的相似性计算是影响检索结果的关键技术之一。提出了一种基于区域的图像相似性计算方法,该方法首先按照区域的综合特征（颜色、纹理及位置）、直方图特征值及区域的形状特征分别进行相似度的计算,然后,将各自相似度加权乘积作为两区域的相似度,两幅图像的相似度为各区域最大相似度的平均值。在Corel自然图像库上对提出的方法和实现的系统进行了实验,结果表明了提出方法的有效性。     

一种基于区域模糊特征的图像检索方法

提出一种新的基于区域模糊特征的图像检索方法(Region-Based Image Retrieval with Fuzzy Features,RBIRFF).先将图像分割成区域后,利用模糊集理论计算每个区域的模糊特征,再利用区域特征间相似度计算方法,进行图像相似度测量.最后,按照相似度的降序排列图像,得到检索结果.介绍了RBIRFF原型系统的设计和实现,并用实验测评了其检索性能.提出的方法对大型图像数据库的快速和准确检索,有广泛的应用前景.     

基于目标区域颜色与纹理特征的图像检索

该文提出一种基于目标区域的图像检索方法。该方法首先利用色度直方图完成对图像目标区域的提取；然后以目标区域的纹理特征作为全局图像的特征向量进行图像间相似度的检索。该方法综合利用了图像的颜色及纹理特征，并根据人的视觉习惯以图像目标区域的特征作为图像的检索特征。实验表明，该方法在检索效果和检索效率上都优于利用单一特征或全局特征的检索技术。     

基于颜色和形状的图像检索

提出一种基于颜色和形状特征的图像检索方法,该法采用改进的颜色直方图表示图像的颜色特征,利用小波矩提取图像的形状特征和颜色特片,与候选图像的特征进行相似度计算.为进一步提高图像检索的质量,提出一种基于支持向量机的相关反馈方法.实验结果表明,该方法具有较好的检索性能.     

基于颜色自相关图的区域定位图像检索

颜色自相关图表示了颜色的空间相关性,在图像检索方法中既有效且计算量小,但是该特征在检索前景较为清晰或背景具有较大面积单色的图像时误检率较高.针对此问题,本文提出了一种基于颜色自相关图的区域定位图像检索算法.该算法使用HSV颜色空间自相关图作为图像的底层特征,通过有效区域定位和二值位图来获得局部特征.最后,综合两种特征进行相似度量.实验结果证明,本文方法具有较高的检索精度,克服了颜色自相关图的片面性,显示了组合特征的有效性.     

改进的基于区域合并的纹理图像分割方法

针对自然纹理图像的特点,提出了一种改进的基于区域合并的纹理图像分割方法.首先选择符合人类视觉对颜色的感知区分能力的L*a*b*颜色特征;然后提取图像的Gabor能量作为纹理特征;接着由颜色相似度和纹理相似度的概率加权平均获得2个相邻区域的相似度;最后利用基于最大相似度的区域合并算法交互式地完成图像分割任务.实验结果表明:该方法比仅使用红绿蓝(RGB)颜色特征的相似度测量获得了更加精确的分割效果,并且在相同的初始过分割以及人工交互条件下,优于Lazy Snapping.     

基于内容的图像检索技术综述

基于内容的图像检索技术是目前能有效检索大量图像资料的关键技术。本文阐述了一种基于颜色特征的图像检索技术,将颜色直方图或者颜色集作为颜色特征存入图像数据库中,然后描述了图像相似度的计算方法,并利用相似性度量函数来完成对图像的检索。     

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。     

综合多特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术利用图像的颜色、纹理、形状等基本特征进行检索,成为当今图像检索领域的一个研究热点.由于图像内容的多样性,不同的图像其侧重点有所不同,为此,论文提出了一种综合多特征的图像检索方法.在该方法中,用户可根据对颜色、纹理或形状信息的敏感程度,调节相应的权值来进行检索,并对检索出的图像按相似度大小给出排名.实验结果表明该方法与采用单一特征的检索方法相比效果有较大改善.     

基于颜色和SIFT特征的视频目标检索方法研究

本文提出并实现了一种结合颜色和SIFT特征的视频目标检索方法。首先,利用图像颜色直方图特征对目标图像进行初步检索和排序;然后对检索结果中与目标图像相似度较高的图像进行SIFT特征提取,并与目标图像中截取的目标区域子图的SIFT特征进行匹配;最后根据SIFT特征匹配结果对初步检索图像再进行二次排序,并反馈目标位置和偏移信息。仿真实验结果表明本文提出的基于颜色和SIFT特征的视频目标检索方法对目标亮度、位置平移、缩放、形态变化等有较好的适应性,能准确检索出目标,具有较高的实用性。     

一种基于DCT系数的彩色图像检索方法

基于内容的图像检索是当前图像数据库领域中的一个研究热点。给出一种直接在频域内对彩色图像进行检索的方法:将一幅真彩图像变换到YCrCb空间,提取主颜色,对主颜色进行DCT变换,变换后的低频分量即为图像的颜色表示。在此基础上,讨论了图像的相似度量以及相应的图像检索技术,并给出了实验结果和图像检索性能的评价。     

基于颜色共生矩阵的纹理检索算法MCM

描述了一种基于颜色共生矩阵的纹理检索算法MCM,主要包括颜色共生矩阵纹理特征提取算法以及纹理特征的相似性度量函数,给出了利用MCM算法检索图像库的实例.通过MCM算法提取的特征除了反映图像的纹理关系外,还综合了其颜色构成特征,部分建立了与人的视觉感知之间的对应关系.实验表明,MCM算法优于一般的灰度共生矩阵纹理检索算法,并且具有较好的检索效果.     

基于分块小波微粒群混合的图像智能检索

考虑到目前许多基于颜色直方图图像检索系统的搜索质量往往相当有限,提出一种融合分块小波直方图相似度检索和粒子群优化的新方法.该算法引入小波技术,提高了特征提取的有效性,采用分块技术扩展了图像检索性能,结合微粒群算法进行智能搜索加快了算法的执行速度.实验结果证实,该算法对图像数据库的相似度搜索是切实可行的,为大型图像数据库的智能图像检索问题提供解决方案.     

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.     

基于分块主颜色的图像检索方法研究与实现

颜色直方图法是基于内容的图像检索系统通常采用的方法。提出了一种基于分块主颜色的检索方法，克服了颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的缺陷，将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中，降低了算法复杂度，提高了计算效率和对图像相似度判断的准确率，从而提高了图像检索的效率。据此实现的图像检索系统的运行结果表明，该方法的查准率和查全率比颜色直方图法有明显提高。     

基于边缘检测的多特征智能图像检索模型

提出一种智能图像二级检索模型.第一级检索利用改进的Canny算子和颜色向量角分别检测图像边缘,再基于db2小波进行图像融合得到二值边缘,并运用图像位错率进行边缘信息比较,将相似度大的图像组成一个新的备选图像库,以缩小图像检索范围.然后利用HSI颜色不变量模型改进颜色相关矩阵,加以边缘直方图进行综合特征第二级检索.实验表明该模型能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的准确率和回想率.     

基于字典统计耦合归一化多重距离的图像检索算法

针对当前彩色图像检索技术容易受到色彩干扰,鲁棒性不强等不足,提出了一种字典统计耦合归一化多重距离的彩色图像检索算法.首先,将图像量化并转换成一维信号;然后,引入字典统计,将一维信号进行字典编码,并计算编码后的图像多样值;在归一化字典距离的基础上,嵌入字典编码图像的多样值,从而定义了归一化多重距离(NMD)的相似度量准则,利用NMD对查询图像与数据库图像的多样值进行比较与识别,搜索出与查询图像具有相同特征的最相似图像,完成目标检索.在COREL数据库的实验结果表明:相对于当前常用的检索技术,该检索算法具有更高的查准率和查全率,可对彩色图像完成精确检索,有效减低了色彩对检索性能的干扰.     

一个基于颜色特征的图像检索系统

在基于内容的图像检索中，颜色是最重要的特征之一，介绍了一个基于颜色特征的图像检索系统，论述了系统的结构，颜色特征提取方法及其相似匹配方法，并给出部分实验结果。