一种改进的综合BTC颜色矩和DT-CWT的图像检索算法

摘 要：特征提取是基于内容的图像检索中的关键技术。针对基于单一特征检索效果不理想的问题,提出一种改进的综合颜色和纹理特征的图像检索算法。该算法在YIQ颜色空间中进行特征提取,首先结合方块编码（BTC）的思想,提取颜色矩作为颜色特征;采用双树复小波变换（DT-CWT）提取纹理特征,融合两种特征并利用相似性度量方式进行图像检索。实验结果表明算法所提取的颜色、纹理特征更利于检索,使用综合特征检索的平均查准率比同类算法更高。     

改进的综合BTC颜色矩和DT-CWT的图像检索算法

特征提取是基于内容的图像检索中的关键技术.针对基于单一特征检索效果不理想的问题,提出一种改进的综合颜色和纹理特征的图像检索算法.该算法在YIQ颜色空间中进行特征提取,首先结合方块编码(BTC)的思想,提取颜色矩作为颜色特征;采用双树复小波变换(DT-CWT)提取纹理特征,融合两种特征并利用相似性度量方式进行图像检索.实验结果表明算法所提取的颜色、纹理特征更利于检索,使用综合特征检索的平均查准率比同类算法更高.     

血细胞自动识别中特征提取方法综述

运用计算机模式识别技术识别血细胞图像,是医学图像领域应用的一个重要研究课题,在血细胞识别过程中,细胞的特征提取是至关重要的一环。本文从形态学特征、颜色特征、纹理特征等几个方面综述了血细胞自动识别中几种细胞特征的提取方法。     

基于内容的图像检索系统的实现

将小波变换有效地运用于对图像的颜色和纹理特征的提取，并提出了一种将小波变换与图像分块结合起来提取颜色特征的方法，开发出一个综合运用颜色、纹理特征及相关反馈技术进行图像检索的系统。实验结果表明，该系统具有明显的优越性和通用性。     

现勘图像检索综述

现勘图像检索是进行证据图像比对以获取物证信息的重要手段.本文基于目前应用广泛的现勘图像数据库,根据图像内容将图像分为鞋印、指纹、纹身等种类.并通过对现勘图像的两项关键技术即低层数字特征提取和高层语义分析的总结,从颜色特征、纹理特征、边缘提取等方面综述了现勘图像低层数字特征提取技术,从利用语义模板和数据库本体结构、机器学习算法、引入人工反馈三大类高层语义提取技术综述了现勘图像高层语义分析的研究成果.最后,结合公安行业利用现勘图像获取物证线索的实际应用需求,指出了通过引入公安行业先验知识来提高检索效率等研究方向.     

基于内容图像分类技术中的特征分析

论文介绍了基于内容的图像检索技术(CBIR)的研究现状和相关技术,其中,特征提取是整个图像分类的关键,色彩和纹理都是CBIR常用到的图像视觉特征。文中提取了图像的颜色和纹理等六种特征．将所有的特征向量进行相应的组合,并采用SVM进行分类。最后,作者通过分析不同特征组合的识别效果,揭示了各种特征之间的内在联系,进而得到图像分类中的最佳特征组合。     

基于信息熵和Gabor滤波器的图像检索

采用颜色和纹理的多特征提取,将图像按照一定的规则进行分块,对各个分块分别进行各种特征向量的提取.采用HSV颜色空间把颜色特征量化到72个颜色空间得到72柄的一维直方图,计算图像信息熵;纹理特征采用Gabor滤波器.该种分块方法能够很好的利用图像内容的空间信息,综合颜色和纹理特征能够有效地提高查全率和差准率.     

图像语义多特征的融合提取方法

针对传统的多融合特征方法对图像特征提取准确率不高的缺点,本文运用了串行特征融合和并行特征融合的结合的思想提出本文的M特征提取方法,它是一个非常有效的基于核函数组合的多特征融合分类模型。对图像颜色、纹理及形状特征中的显著特征提取出来并采取本文融合方法获得了本文需要的融合特征即M特征。基于以上的思想基础,本文设计了对比试验,实验结果证明本文的算法效果达到提取较高准确率的语义。     

基于图像检索的三种相似性测量算法的比较

文中在分析和总结现有的技术和系统的基础上,对基于颜色特征的图像检索进行初步探讨。在对颜色的基本属性及各种颜色空间进行研究后,实现了颜色直方图、颜色矩等颜色特征的提取,实现并比较了相似性计算中几个距离算法。通过MFC平台,实现了自己的基于颜色特征的图像检索系统(CBIR)。该系统能够从文件夹存储的图像中提取颜色特征,与样本图像的颜色特征进行比较,实现了多种颜色特征提取算法,速度比较快,查准率、查全率较好。     

融合颜色特征和纹理特征的图像检索算法

文章结合颜色特征和纹理特征,利用欧氏距离计算两幅图像的相似度进行图像检索。首先,在HSV空间下,提取颜色特征并进行归一化处理。然后,提取GLCM的特征值,并结合Tamura特征形成更加丰富的纹理特征。最后,分别计算待检索图像和图像库中图像的颜色和纹理相似度,在不同权重下融合颜色和纹理特征得出最终相似度。Matlab实验表明,不同种类的图像,分配颜色和纹理的不同权重时,有不同的查准率。调整图像的特征权重可以提高查准率。     

基于兴趣点局部综合颜色和纹理图像检索方法

提出了一种基于兴趣点局部区域综合颜色和纹理的图像检索方法。此方法主要用于对图像中有代表意义的局部区域图像特征进行提取。文中研究了对兴趣点的选取以及感兴趣区域的确定,再对感兴趣区域内的图像进行颜色和纹理特征提取。实验证明,此方法提高了图像的检索效率及准确率。     

综合BTC颜色矩和灰度共生矩阵的图像检索算法

针对图像检索的多特征融合问题,提出了一种综合BTC颜色矩和灰度共生矩阵的图像检索算法。该算法借鉴BTC的思想,对传统的颜色矩进行改进,将图像分为若干子块,每个子块按照阈值分割为两类像素,计算颜色矩,提取图像的颜色特征;利用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征;通过颜色、纹理单特征相似度加权求和来表示图像的综合特征相似度,进行图像检索。实验结果表明,该算法能够综合颜色特征和纹理特征,有效地提高图像检索的查准率。     

一种多尺度灰度共生矩阵的纹理特征提取算法

纹理特征作为图像的一个重要特征,在国画分类识别中的地位十分重要,但现有的纹理提取算法大多基于灰度信息而忽略了颜色信息。针对国画分类识别中纹理提取算法存在的问题,本文提出了一种多尺度、多色域的纹理特征提取算法,该算法结合了轮廓波变换和灰度共生矩阵的优点。为了对国画进行特征提取,该算法首先将国画图像转变到HSI色彩空间。然后,提取色调、饱和度、强度这三个色彩分量进行分区域操作,即提取每一个色彩分量的纹理特征。最后,将提取的3个特征向量融合并进行主成分分析降维。实验证明,与灰度共生矩阵相比,本文算法在国画分类识别方面查准率提高了7.5%,查全率提高了8.7%。实验表明多尺度灰度共生矩阵算法优于传统的灰度共生矩阵算法。     

虹膜区域预处理及纹理特征提取方法的研究

随着电子信息技术的发展,个人的一些隐私信息越来越容易受到侵犯,而基于虹膜纹理特征的虹膜识别技术在确保个人信息安全这一块扮演着越来越重要的角色。在结构上分为预处理和纹理特征提取两部分。在预处理部分,提出一种基于共形几何代数理论结合最小二乘拟合的虹膜区域边界定位方法;在虹膜纹理特征提取部分,提出一种基于多特征的纹理提取方法。实验结果证明,在虹膜区域定位这一块,该方法定位结果准确,能实现对虹膜区域内外边缘的同时定位;在纹理特征提取部分,基于多特征的纹理图像查准率有了很大的提高。     

小波尺度空间形状特征提取方法的研究

基于形状的图像检索技术是基于内容的图像检索技术的一个重要组成部分。现有的形状特征检索技术主要集中于形状特征的提取及相似性度量、形状特征与颜色和纹理特征结合、形状特征与高层的语义特征结合的研究。在分析现有的基于形状的图像检索技术的一些关键技术的基础上,对基于小波尺度空间特征(WSS)的形状检索方法进行了研究,并提出了一些改进算法。     

基于内容的图像检索系统

基于内容的检索，是指直接利用图像的各种特征进行检索。通过比较图像间这些特征的接近程度，可从数据库中查找到视觉上最相近的图像或视频片段。文中介绍了一种基于内容的图像检索系统，检索算法综合了图像的纹理、边缘和颜色特征。分别介绍了图像的纹理、边缘和颜色特征的提取方法，以及基于内容的图像检索系统的实现，并给出了试验结果。     

基于重叠条纹特征融合的行人再识别

针对行人再识别过程中,光照、摄像机设置等因素影响行人图像颜色以及在提取图像特征时丢失部分图像细节的问题,提出一种基于重叠条纹特征融合的行人再识别方法。在提取特征前,对图像进行重叠条纹分割,对所分割的条纹提取HSV颜色直方图和Gabor纹理特征直方图,HSV颜色直方图可以增强图像颜色信息的鉴别性,而重叠条纹分割方法解决丢失图像细节问题,Gabor纹理特征对图像的边缘敏感,增加图像的细节信息,融合所提取的图像特征,形成特征描述子;然后用交叉视角逻辑度量学习算法进行识别;最后在VIPER和GRID图像库上进行实验,rank1分别达到了31.68%和16.32%,rank10和rank20也有明显提高。结果表明所提方法能够提高行人再识别的识别率。     

结合Gabor滤波器和ICA技术的纹理分类方法

提取有效的特征用于纹理描述和分类一直是纹理分析的难点.本文提出一种结合Gabor滤波器和ICA技术的纹理特征提取方法,即纹理图像首先经过Gabor滤波器组滤波,然后由滤波图像直接构建高维特征矢量;再将这些高维特征矢量通过主成分分析PCA进行降维,最后采用ICA技术分析和提取降维后的特征矢量中的独立成分用于纹理分类.通过与经典Gabor滤波器和ICA方法的对比实验,验证和评价了本文方法的性能.     

基于ELM理论的昆虫分类

机器视觉技术应用在昆虫分类领域,取代传统人眼观察识别过程、提高了工作效率。自动识别技术包含昆虫特征提取和分类器设计两个主要步骤。根据整个识别过程,文中提出了一种基于混合特征的ELM理论昆虫识别方法。在特征提取阶段,提取混合特征包括颜色特征、形态特征、空域纹理特征和频谱纹理特征。在分类器设计阶段采用具有学习速度快且泛化性能好的极限学习机。实验结果表明,该方法使昆虫识别的正确率达到97%,且分类器训练时间短,优于传统的自动识别方法。     

有线电视网络安全检测系统视频监控中视频特征的提取

论述了利用颜色进行视频特征提取的方法。颜色是视频图像的一个重要视觉特征，描述和处理图像颜色首先要选用合适的颜色模型，并提取颜色的主要颜色特征。视频图像颜色特征主要是颜色的直方图特征、分布特征。颜色的相似性是通过特征的距离度量来实现的。