基于颜色直方图的图像检索技术

使用颜色空间分布熵来表示图像的颜色空间分布特征,结合图像的颜色直方图特征,采用加权综合法和比例系数法表示图像的综合特征,设计了基于颜色直方图和图像空间分布熵的图像检索算法.利用查全率和查准率对算法进行了评价.通过实验分析比较可知,所设计的方法具有较好的查准率和查全率.     

基于颜色分布特征的图像检索

颜色直方图是基于内容的图像检索（CBIR）中的一种重要特征，然而其完全丢弃了图像颜色的空间分布信息，为了有效地利用图像颜色的空间分布信息，提出采用颜色分布熵（CDE）描述图像颜色的分布特征，并根据人的视觉特性及信息熵的特性，提出了进一步的改进算法。同以往的方法进行比较结果表明，该方法在图像的相似性检索时是很有效的，并具有较高的检索效率。     

基于图像信息熵与空间分布熵的彩色图像检索方法

在分析基于颜色直方图及信息熵进行图像检索的基础上,提出了一种改进的基于信息熵的图像检索算法,该方法同以往的基于信息熵的图像检索算法相比具有更强的鲁棒性．同时,文中又提出利用空间分布熵描述图像颜色的空间分布信息,并给出了一种基于图像信息熵与空间分布熵的彩色图像检索算法．试验结果表明,该方法效果良好,大大提高了图像检索的速度．     

显著兴趣点颜色及空间分布熵的图像检索方法

提出了一种利用显著兴趣点进行图像检索的新方法,此方法主要有显著兴趣点检测、基于显著兴趣点的特征描述和相似性度量三个步骤.先使用一个自适应滤波器对图像进行滤波,然后提取显著兴趣点;以显著兴趣点为线索,设计了一种基于显著兴趣点的颜色分布熵,既利用了显著兴趣点的局部特征,又考虑了显著兴趣点的空间分布结构;用图像间的颜色分布熵来度量图像间的相似性.该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷.实验结果表明,该方法对图像检索非常有效.     

基于链码分布特征及相关性的轮廓描述与检索

在分析Freeman链码进行边缘描述的基础上,提出采用链码熵来描述链码的统计特征、采用链码空间分布熵来描述链码的空间分布特征、采用链码相关熵来描述链码间的相关性特征,并结合这三种特征进行图像检索.由于该方法在进行图像检索时既考虑了链码的统计特征又包含了其空间分布特征及相关性特征,同时上述三种描述子又具有尺度、旋转、平移不变性及链码起点无关性,因此取得了比传统方法更好的检索效果,试验结果也证明了该算法的有效性.     

一种基于区域颜色特征的图像相似性匹配算法

在基于内容的图像检索中,普通的基于颜色特征的相似性匹配算法丢失了图像颜色的空间信息,影响到相似匹配的精确度.为了提高图像检索的效果,提出一种基于区域颜色特征的图像相似性匹配算法.该算法在提取图像颜色统计特征的同时,考虑其空间分布,从而提高了图像检索的查准率,具有较强的实用性.     

基于颜色和空间特征的图像检索

在环形颜色空间划分和颜色视觉关注度的基础上,提出一种新的基于颜色和空间分布特征检索算法.首先,在HSV色彩空间下进行颜色量化并计算每种颜色的质心,进行环形颜色空间分割.然后计算各环形颜色空间直方图,在此基础上计算图像的空间颜色分布矩.同时计算各种颜色对应像素的平均视觉关注度,以此作为该颜色特征的视觉关注特征.最后对特征向量进行高斯归一化,采用特征向量的L1-norm距离计算彩色图像的相似度并进行图像检索.实验结果表明,本文算法比SCH及Geostat方法具有更好的检索效果.     

基于链码分布特征及相关性的轮廓描述与检索

在分析Freeman链码进行边缘描述的基础上,提出采用链码熵来描述链码的统计特征、采用链码空间分布熵来描述链码的空间分布特征、采用链码相关熵来描述链码间的相关性特征,并结合这三种特征进行图像检索。由于该方法在进行图像检索时既考虑了链码的统计特征又包含了其空间分布特征及相关性特征,同时上述三种描述子又具有尺度、旋转、平移不变性及链码起点无关性,因此取得了比传统方法更好的检索效果,试验结果也证明了该算法的有效性。     

一种基于加权颜色聚合向量的图像检索方法

以图像颜色聚合向量为基础,并结合图像显著特征,提出了一种基于加权颜色聚合向量的图像检索方法.首先,提取图像的显著性图,并进行归一化处理,得到加权矩阵;然后,对图像进行颜色聚合向量提取,并根据加权矩阵进行加权处理;最后通过计算两幅图像之间的加权颜色聚合向量相似度,进行图像检索.该方法既系统兼顾了图像的颜色分布特征和高层视觉特征,又具有较高的计算速度;实验结果证明,该算法的检索精度明显高于传统的基于颜色统计特征的检索精度.     

结合空间关系的颜色直方图检索算法

首先根据所选取的图像库的特征,对真彩图像各颜色分量赋以权重,利用直方图检索,得到检索结果与权重比例大小选择的关系;再针对直方图检索没有表达颜色的空间分布信息的缺点,在一般直方图检索的基础上引入了一维的空间关系矢量,将直方图和空间关系结合起来进行检索,提高了检索的性能。