基于多邻域统计矩直方图的彩色图像检索

提出一种创新的基于多邻域统计矩直方图方法(MNSMH)，该方法在量化HSV颜色模型下，计算每个像素点不同邻域的统计矩，对每个邻域统计矩，计算它的归一化直方图．以这些直方图和颜色直方图一起作为图像的特征索引进行彩色图像检索．这些不同邻域矩反映了图像颜色的空间分布信息，而它们的直方图又是对整个图像的全局统计，对图像的平移、旋转和尺度不变．实验结果表明，该方法性能稳定，与两种基于颜色直方图方法相比，能够明显地提高检索率．     

融合整体与分块颜色分布的图像检索方法

针对传统的颜色直方图无法反映色彩分布的空间信息这一缺陷,提出了一种以同一颜色构成的最大连通区域及其边缘颜色粗糙度的图像检索方法,并在此基础上将图像间的相似度定义为整体相似度与以图像分块为基础的局部相似度的加权和,以反映人们对图像相似度的判定过程。实验表明,该方法获得了图像颜色的空间分布,并可以根据图像的颜色空间分布是否集中来调整整体相似度的权值,以提高检索性能,同时弥补了颜色直方图无法反映颜色空间分布的不足,提高了检索的准确性。     

一种改进的基于彩色图像的颜色直方图算法

针对传统彩色直方图检索方法只考虑了颜色在图像整体上的分布,没有考虑颜色在图像局部上的空间分布的缺点,提出了一种基于同一颜色最大连通面积直方图改进方法。该方法分析了具有相同颜色的像素在空间分布上的差异,在传统直方图中融入了同一颜色构成的最大连通区域的面积信息,达到了较好的检索效果。     

一种基于颜色块直方图的图像检索方法

提出了一种基于颜色直方图与颜色块相结合的图像检索的新方法。定义了一种新的四维图像特征矢量，它是由颜色直方图，同一种颜色的颜色块个数，同一种颜色块之间的平均距离和同一种颜色块内的平均距离组成。颜色直方图用来获取图像颜色分布的全局信息，利用后三个特征值来获取图像颜色的空间分布信息。通过对图像数据库的检索表明该算法明显优于直方图法。     

一种基于颜色的数字图像检索技术研究

传统的基于直方图的图像检索算法对图像颜色空间位置信息无法正确反映,如果两幅图像的直方图相同,就会对检索结果造成误差。鉴于此,本文提出了一种新的图像检索算法,该算法综合了图像的颜色、灰度以及空间信息提取图像特征向量等。先建立图像的颜色直方图和灰度直方图,并进行量化,然后在颜色进行区域检索。通过实验证明,相对于传统的基于直方图的算法,本文提出的新算法,对于检索精度有很大的提高。     

基于主颜色归一化转动惯量的图像检索方法

为克服传统颜色直方图无法反映颜色的空间信息这一缺陷,该文提出了一种结合颜色直方图和主颜色NMI不变特征的图像检索方法。求取的主颜色的NMI不变特征即反映了图像的大体轮廓也包含了主颜色的空间信息,实验结果表明,该方法获得了图像的颜色信息和形状信息,弥补了传统颜色直方图的不足,具有良好的检索效果。     

基于颜色特征的图像检索技术研究

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。     

基于聚类主颜色和边缘直方图的图像检索方法

图像的主颜色被广泛应用于图像检索中,但主颜色不能反映图像信息的空间分布.边缘直方图是在灰度图像上提取的,丢弃了图像的颜色信息.提出了一种综合利用聚类主颜色和边缘信息进行图像检索的方法.首先利用K均值聚类算法得到图像的主颜色,然后利用大津算法分割图像,利用Sobel算子提取目标和背景之间的显著的边缘特征信息构造边缘直方图,最后综合利用聚类主颜色和边缘直方图进行检索.既可以利用主色调信息,又能利用边缘的特征信息来反映图像信息的空间分布.实验结果表明,该方法可以有效地提高检索精度.     

一种融合整体和局部颜色特征的图像检索方法

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.     

基于邻域颜色矩直方图的胃窥镜图像检索

针对彩色胃窥镜图像丰富的颜色信息,在HSV颜色空间量化聚类后,利用多邻域颜色矩直方图和原始的量化聚类直方图的方法,再运用PCA算法降维,进行检索,最后利用相关反馈技术进行多次检索。实验表明,利用该方法在各种性能评价指标下都具有较好的效果。     

一种基于内容的图象检索方法的实现

现有的许多多媒体数据库系统只提供了基于媒体描述关键字的检索和查询，却忽略了另一个重要的信息来源——媒体的内容。基于内容的图象检索技术一般采用颜色直方图为特征，但是这种方法不能反映空间特性。本文在直方图技术的基础上引入了颜色对方法，将图象的空间特性反映出来，因而能检索具有清晰边界的图象，并且图象的大小变化和旋转以及轻微的光照变化不影响检索结果。实验结果表明这种方法改善了检索效果。     

图像相似模式挖掘中的颜色-位置直方图方法

颜色直方图计算简单快捷 ,对大小、方向、物体移动和视点等不敏感而在基于内容的图像检索中得到了广泛的应用 .然而 ,由于它只包含颜色的总体信息而没有反映其相对位置 ,检索精度受到了一定的限制 .针对这个问题 ,提出了一种颜色 -位置直方图 ,该直方图在不失传统直方图鲁棒性的前提下 ,将颜色和位置信息有机地融合起来 ,同时考虑它们对图像内容的表征作用 .由于该直方图在反映颜色频率的同时也记录其分段虚拟边界的位置信息 ,因而较好地解决了传统直方图存在的问题 .对合成图像和实际图像所做的实验结果表明 ,该方法是有效的 ,具有一定的实用价值 .     

基于颜色-空间特征的图像检索

虽然基于颜色直方图特征的图像检索方法简单、高效,但却丢失了颜色的空间分布信息.提出了一种基于颜色-空间特征的图像检索方法.该方法将图像内容看成由若干对象组成的集合,首先利用图像分割得到主要对象,然后根据对象的颜色、位置和形状特征计算图像间内容的相似度,再进行检索.实验结果表明,当图像中有明显的物体时,该方法与颜色直方图相比,能够更加准确和高效地查找出用户所需内容的图像,明显地提高了检索精度.     

一种基于内容和图象检索方法的实现

本文在直方图技术的基础上引入了颜色对方法，将图象的空间特性反映出来，因而能检索具有清晰边界的图象，并且图象的大小变化和旋转以及轻微的光照变化不影响检索结果。     

序列化颜色直方图的分析与应用

在许多基于颜色的图像检索系统中,图像的颜色属性通过颜色直方图来描述。基于颜色直方图的搜索,对规模较大的颜色直方图往往很低效。因此论文将介绍一种新方法,这种方法能有效的表示颜色直方图和两个颜色直方图的区别。这种方法是基于以下的观察:最大的20%的颜色直方图能占到图像的90%的像素;当颜色直方图用一个阀值过滤后,主成分颜色数量MCCC(maincomponentcolorusedcount)代表这幅图像的复杂性,在第一阶段的检索中被用来快速索引,主成分颜色序列MCCS(maincomponentcolorsequence)能够用来在检索的第二阶段比较图像的颜色信息。使用该方法,总的颜色索引信息将比传统的颜色直方图节省存储空间。试验结果基于包含1000张图像的图像数据库。     

基于空间分布差异度的分块彩色图像检索方法

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。     

基于颜色和边缘方向的图像检索方法

提出了一种新的图像特征表示方法,首先提取图像的底层颜色信息获取颜色特征值 ,通过对图像中物体的边缘检测计算像素点的边缘方向角度值,并对颜色特征值和边缘方向 角度值进行量化。然后根据相邻像素点之间量化结果的数值分析,为每个像素点建立8维特 征向量。再以中心像素点与相邻像素点间不同的位置关系为基础,为每种位置关系赋予不同 的权重,根据像素点的特征向量计算出图像中每一个像素点的特征值。最后统计图像中具有 相同特征值的像素点个数,形成特征直方图,以此作为图像检索的依据。实验表明本文方法 能够有效描述图像的颜色分布和图像中物体的空间结构,更加细致地记录图像信息,进一步 增强图像之间的区分能力。与其他方法相比,本文方法检索效果更好。