一种基于感兴趣区域的图像检索算法

提出了一种基于感兴趣区域的图像检索算法，该算法以图像中用户感兴趣的目标为研究对象，使用一种改进了的区域分割算法对图像进行目标区域分割，采用伪Zemike矩提取分割出来的区域形状特征结合其它区域特征构成检索特征向量。本文还讨论了在检索系统中用户感兴趣的区域与分割后图像目标区域的映射关系。在实验系统中证明有较高的区域准确率。     

基于区域伪Zernike矩的商标图像检索

研究商标图像检索问题,针对在二值商标图像检索中要求准确、高效,因此确定出目标像素点的区域分布形式,解决商标形状特征,对平移、旋转、比例以及起始点等变化下特征不变性问题,提出了一种基于区域伪Zernike矩的提取图像形状特征的算法。算法根据图像目标区域的最小外接圆进行区域划分,提取区域的伪Zernike矩来描述图像形状特征进行商标检索。通过仿真实验证明,区域伪Zernike矩的提取图像形状特征的算法具有良好的平移,旋转及比例不变性,并用有较强的抗噪性。     

图像归一化与伪Zernike矩的鲁棒水印算法研究*

以基于矩的图像归一化技术及伪Zernike矩相关知识为基础,提出一种可有效抵抗几何攻击的数字水印新算法。算法首先利用归一化技术将原始图像映射到几何不变空间内;然后结合不变质心理论提取出归一化图像的重要区域;最后通过量化调制伪Zernike矩幅值将水印嵌入到重要区域中。仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理(滤波、锐化、加噪和JPEG压缩等)和几何攻击(全局仿射变换、局部失真等)均具有较好的鲁棒性。     

基于细胞显微图像特征的ROI自动提取算法

为了在细胞显微图片中快速有效地自动提取细胞聚集的区域,提出了一种基于细胞显微图像特征的感兴趣区域(ROI)自动提取算法.该算法以图像的自动阈值分割为基础,利用图像膨胀后边缘的融合和重叠消亡原理,以图像特征的相似度为判别手段,最后用八邻域轮廓跟踪法取得轮廓线.对大量细胞显微图片的实验表明,该算法成功实现了对细胞显微图像的感兴趣区域沿边缘全自动快速提取.     

基于ZM相特征描述符的图像配准方法

针对图像特征间的视角、模糊、旋转和尺度变换以及噪声干扰等不确定性因素对图像配准精度的影响,定义了基于Zernike矩的相特征不变区域描述符,给出了Zernike矩的归一化及其相值度量方法,提出了一种基于此的图像配准算法。通过对比实验验证,本文算法能够有效提取目标图像特征点并准确进行特征匹配,且在保障配准精度的前提下显著降低了算法复杂度。     

一种融合多特征的UAV快速目标识别

针对UAV（Unmanned Aerial Vehicle）侦察图像快速目标识别问题,提出一种融合多特征的UAV快速目标识别算法。该算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域（Region Of Interest,ROI）。采用尺度不变特征变换算法（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）在ROI区域中进行匹配识别,从而精确确定目标的位置。仿真结果表明：该算法的鲁棒性较强,能有效识别特定目标并显著减少识别时间。     

感兴趣区域特征提取的图像检索

在基于内容的图像检索系统(CBIR)中,特征的提取和应用是检索的关键技术.在CBIR中综合颜色、纹理和形状的提取方法是关注的重点.在传统的CBIR方法上,利用Gabor滤波器获取感兴趣区域(ROIS)数目,实现快速高效的特征提取.当感兴趣区域被确定后,提取基于Gabor特征阈值的纹理特征,基于直方图的颜色特征,在YUV空间中的颜色矩量以及基于Zernike矩量的形状特征.通过在Corel图像库上进行测试,证实在判定图像间的相似度上非常有效,可以在CBIR中得到广泛应用.     

基于最小外接圆补偿机制的形状图像检索

提出了一种新的基于最小外接圆补偿机制的二值形状图像检索算法,其不仅提取了目标区域的特征,而且补偿了目标最小外接圆下的背景区域特征。提取常用于描述区域特征的Hu不变矩和Zernike不变矩作为图像特征,不变矩特征具有平移、缩放、旋转不变性。图像相似度用归一化特征向量的欧氏距离表示。该方法不仅计算简单,而且可有效补偿人眼的视觉感受。通过大量实验表明,该算法较仅基于目标区域的检索算法取得了更好的检索精度和回召率。     

改进后的Zernike矩在文物图像检索中的应用

Zernike矩作为一种基于区域的形状描述子,具有良好的旋转不变性,能够很好地提取图像内部的形状信息,广泛应用于基于内容的图像检索(CBIR)、图像描述、物体定向及模式识别等各个领域.介绍了Zernike矩的定义和基本特性,并对Zernike矩算法提出了改进,使其具有较好的比例不变性,最后讨论了Zernike矩在基于内容的文物图像检索系统中的应用,同时给出部分实验数据和实验结果.     

医学图像感兴趣区域的自动提取*

针对医学图像归档与通信系统通过视频采集和胶片扫描产生的海量图像数据,提出了一种感兴趣区域自动提取和归一化的预处理算法。该算法具有时间复杂度低,无须人工干预,不会对提取的感兴趣区域图像数据造成任何损耗等特点,适合海量医学图像数据库的批量处理。将其应用于基于图像内容的归档与查询算法中,作为图像提取特征前的预处理算法,实验数据证明较传统直接针对原始采集图像,可有效改善特征提取准确度,提高查询精度。     

Rotation-invariant texture image retrieval using particle swarm optimization and support vector regression

This paper presents a novel rotation-invariant texture image retrieval using particle swarm optimization (PSO) and support vector regression (SVR), which is called the RTIRPS method. It respectively employs log-polar mapping (LPM) combined with fast Fourier transformation (FFT), Gabor filter, and Zernike moment to extract three kinds of rotation-invariant features from gray-level images. Subsequently, the PSO algorithm is utilized to optimize the RTIRPS method. Experimental results demonstrate that the RTIRPS method can achieve satisfying results and outperform the existing well-known rotation-invariant image retrieval methods under considerations here. Also, in order to reduce calculation complexity for image feature matching, the RTIRPS method employs the SVR to construct an efficient scheme for the image retrieval.     

明显区域块和空间分布特征的图像检索

基于小波变换理论提出了一种明显区域块检测方法,改进了环型分割算法,使对视觉有意义的区域特征提取更加快捷、方便。该算法不仅考虑到区域内的图像特征,而且还考虑到明显区域块的空间分布信息,把环型区域的颜色矩和在明显区域块附近的Gabor特点,作为索引图像的特征向量。使用Corel图像库测试了提出的方法。实验表明,该方法切实可行。     

基于特征点匹配和哈希法的图像检索方法

提出一种基于点特征匹配和几何型哈希法的图像检索方法。利用小波变换提取图像的突变点，以点为辜心划定一小块区域，将图像划分成图像块。提取块的低层次特征矢量，将两幅图像之间的匹配转换成图像块之间的匹配。并采用几何型哈希索引方法实现图像的快速检索。实验证明，这种方法能够取得较高的检索精度，且对图像形变以及局部遮挡等都有较好的适应能力。     

一种基于区域综合特征的图像检索方法

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。     

一种基于目标区域的图像检索方法

为了弥补颜色直方图等全局特征在描述彩色图像空间信息上的不足,该文提出了一种基于目标区域的彩色图像检索方法。该方法首先利用一种基于颜色视觉一致性的图像分割方法提取出有意义的目标区域,然后分别对各个区域提取HSV彩色直方图和Hu不变矩作为目标区域的特征描述,最后提出了一种相应的计算相似度的方法,实现了图像之间的相似度度量。通过在中科院计算所的Mires图像数据库和ViViLab测试图像库上进行实验,该文提出的方法对于目标明确、背景不太复杂的图像可以达到较好的检索效果。     

基于小波模糊聚类的均质纹理和非均质纹理图象检索

基于内容的图象检索是近年来的研究热点 ,为此提出了一种自动区分均质纹理和非均质纹理图象 ,并对这两类图象分别进行检索的算法 .算法首先从图象离散小波变换的低频子带提取一定的颜色和纹理特征用于模糊聚类 ,将图象的低频子带分割为一定的区域 ;然后根据分割的结果将图象自动语义分类为均质纹理或者非均质纹理图象 ;最后对均质纹理和非均质纹理图象分别提取不同的特征矢量 ,并按照一定的相似度准则检索图象 .实验结果表明 ,该算法具有良好的均质纹理和非均质纹理图象分类和检索性能 .     

基于显著区域和pLSA的图像检索方法

由于利用全局特征的图像检索方法在很大程度上受到背景的影响,提出了一种基于显著区域和pLSA相结合的图像检索方法。该方法首先通过谱残差和多分辨率分析提取图像的显著目标区域,其次计算所有图像显著区域的颜色和纹理特征并利用K-均值聚类生成视觉词汇表,然后将每幅图像表示成若干视觉词汇的集合。最后利用概率潜在语义分析（pLSA）来提取区域潜在语义特征,并使用该特征构建SVM分类器模型进行图像检索。将本方法和基于全局特征的图像检索方法比较,实验结果表明,基于显著区域的图像检索结果更加准确。     

Keypoint-based copy-move detection scheme by adopting MSCRs and improved feature matching

Copy-move detection is to find the existence of duplicated regions in an image. In this paper, an effective method based on region features is proposed to detect copy-move forgeries, especially when the image is multiple copied or with multiple copy-move groups. Firstly, maximally stable color region detector is applied to extract features, and these features are represented by Zernike moments. Then an improved matching strategy considering n best-matching features is applied to deal with the multiple-copied problem. Moreover, a hierarchical cluster algorithm is developed to estimate transformation matrices and confirm the existence of forgery. Based on these matrices, the duplicated regions can be located at pixel level. Experimental results indicate that the proposed scheme outperforms other similar state-of-the-art techniques.