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针对传统颜色直方图无法反映像素的空间信息和图像的局部细节,提出一种整合整体和局部颜色特征的图像检索技术,先将图像分割为环形区域,获得图像的局部颜色特征.把赋以不同权值的整体颜色直方图和局部颜色之间的相对距离累加和定义为图像之间的相似度,以反映人们对图像的判定过程.实验表明,该方法反映了图像颜色的空间分布及局部细节,在查准率和查全率上都要优于基于传统的颜色直方图的检索方法. 相似文献
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该文章中提出了一种基于颜色-空间直方图的图像检索方法。该检索方法是在传统颜色直方图的基础上,对图像进行分块处理,并给出了相应的图像颜色特征值的相似度算法,从而明显提高了检索的精度。 相似文献
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梁晶 《数字社区&智能家居》2010,(3X):2223-2226
基于内容的图像检索技术已经成为近年来研究的热点。颜色是基于内容的图像检索的最重要特征之一。常用的颜色特征提取和表达方法是颜色直方图。但颜色直方图只能衡量颜色在全局分布上的差异,丢失了其空间位置信息,影响图像内容相似性的判断和图像检索效果。文章研究的方法是在颜色直方图的基础上进行改进,提出基于分块的主色矩阵检索方法,增强了直方图反映颜色空间分布的能力,使用户可以选择感兴趣区域并调整权重系数并对不同分辨率的图像进行检索前的预处理,减小计算复杂度,提高系统运行效率,节省存储空间。 相似文献
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经典的Mean-Shift跟踪算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪。颜色直方图反映的是图像中颜色的组成情况,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的次数。颜色直方图具有旋转不变性、缩放不变性等优点,经常用于图像检索,即通过比较颜色直方图的差异来衡量两幅图像在颜色全局分布上的差异。但是颜色直方图不能反映颜色的空间分布特征,当跟踪目标与背景色颜色相近时可能造成错误跟踪,导致跟踪失败。考虑目标颜色空间分布特征,将空间分布信息融入颜色直方图中,提出了基于空间颜色直方图的Mean-Shift跟踪方法,全面地反映了颜色的整体分布信息和空间分布信息。在VC 6.0上利用新方法和经典Mean-Shift跟踪方法分别对发生遮挡的视频和快速运动的视频进行跟踪,实验结果表明,提出的新方法能够更好地对目标进行跟踪,避免跟踪过程中的目标丢失。 相似文献
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基于颜色-空间二维直方图的图象检索 总被引:26,自引:5,他引:26
基于颜色直方图特征的图象检索方法简单、高效,但丢失了颜色的空间分布信息。文章给出了一种基于颜色-空间二维直方图进行图象检索方法。该方法使用HSV颜色模型将颜色空间压缩为32种具有代表性的颜色,设计了一种具有重叠方式的图象分块方法,然后统计每块区域内的颜色直方图得到该图象的颜色-空间二维直方图,并给出了相应的相似度计算方法。实验表明该方法实现简单,能够更加灵活、准确地描述图象的颜色特征,从而有效提高了检索的精度。 相似文献
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传统的基于颜色直方图的彩色图像检索方法具有计算简单和尺度变化不敏感的优点,但传统的方法普遍存在丢失图像空间信息和特征维数较高的缺点。为克服上述缺陷,提出了一种基于空间分布差异度的分块颜色直方图图像检索新方法。该算法首先将图像进行划分,并计算图像各子块间的相似度;然后,对分块的图像进行空间分布差异度的计算,并由此确定各分块的权值系数;最后,对各子块的相似度进行加权累加从而得到整幅图像的相似度。实验表明,该算法能克服传统方法的弊端,并具有较好的平均查找性能。 相似文献
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一种改进的基于颜色-空间特征的图像检索方法 总被引:8,自引:0,他引:8
颜色量化是基于颜色图像检索的一个热点。由于量化边界处的颜色具有连续性和相似性,文章提出了一种改进的基于模糊量化的颜色量化方法,以减小量化误差,使量化方法更接近于人的主观视觉感知。基于这种量化方法,提出了一种基于颜色—空间特征的检索算法,采用了一种相似度量方法以利用相同直方图区间内的像素统计与空间信息之间的相关性。实验结果表明该方法具有较高的检索有效性。 相似文献
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针对传统图像检索无法体现对检索示例图像中多个不同对象的检索要求程度的问题,提出一种改进颜色特征和小波变换纹理特征的图像检索方法。首先提取出图像的多个感兴趣区域,由感兴趣的不同程度分别赋予不同大小的权值;然后提取颜色特征和纹理特征,分别用对应位置相似度计算、感兴趣区域与检索数据库中图像整体的相似度计算和整体检索示例图像与检索图像数据库中图像相似度计算三种不同方法计算出两幅图像的相似度,取最大的相似度作为两幅图像的最终相似度;对检索示例图像与检索数据库中每个图像的相似度按大小进行排序,选择最相似的图像作为检索结果。实验结果表明,该方法提高了对图像检索的性能,体现了个性化检索,对图像检索具有很好的效果。 相似文献
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基于颜色和形状特征的图像检索方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于颜色和形状特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取形状特征时,结合颜色量化结果,利用图像分割提取图像的形状特征,利用两特征的加权距离计算图像之间的相似度,而后进行图像检索。实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。 相似文献
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提出一种基于目标区域的图像检索方法,首先采用颜色聚类的分割方法将图像分割成不同的区域,提取每个区域的颜色、位置、形状等低层特征,然后提出一种相似度计算方法实现图像的相似性度量。为了提高图像检索的准确度,最后采用支持向量机(SVM)的相关反馈算法。实验结果表明,基于目标区域的图像检索效果比基于全局图像特征的检索效果有较好的改善。 相似文献
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将数据挖掘的聚类算法应用到基于内容的图像检索中可以有效提高检索的速度和效果。模糊聚类算法更符合图像检索本身所具有的模糊性,但这种方法存在聚类分析时间过久影响检索性能的问题,因此本文提出了一种基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法。首先对图像库中的每幅图像进行分块,并提取出每一块的优化颜色特征信息;然后采用模糊C均值聚类算法对得到的颜色特征向量进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;最后计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度,按照相似度的大小返回检索结果。实验表明,本文提出的方法不仅具有较高的查全率和查准率,而且提取的特征维数较少,聚类时间短,检索速度快。 相似文献
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在基于内容的图像检索中,图像的内容包括图像的低层视觉特征和高层语义。通常,前者是通过图像分析得到的数据,后者是用自然语言表示的概念词,但两者没有明显的联系。为了能够对彩色图像进行更有效的检索,试图将彩色图像的主色调数据与自然语言检索中的颜色词相结合,用于图像检索,并首先通过分析常用的颜色模型,提出了一种新的颜色模型和一种颜色相似度计算方法,然后在此基础上提出了一种提取图像主色调的方法,最后通过分析颜色命名系统,提出了一种利用颜色词检索彩色图像的方法,同时给出了初步实验结果。实验表明,这种方法在彩色图像检索中是有效的。 相似文献
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针对传统图像信息检索方法存在检索效果不佳的问题,提出基于分块主色法的图像无序激增数据检索方法。方法首先按照图像内容将图像进行分块处理,并对每个分块进行HSV非均匀量化,得到图像的颜色特征;然后根据图像小块的颜色特征分布情况,对小块的颜色特征进行加权值计算;最终以小块加权的颜色值为目标特征,进行相似度估计,并计算图像之间的欧几里德距离,将距离值最小的图像视为检索结果。经过仿真验证,采用颜色特征进行图像信息检索效果较好,经过特征加权可以使图像检索更准确,且检索耗时短,由此可以说明所提方法具有较好的检索性能。 相似文献