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.     

Adaboost和信息瓶颈算法在图像检索中的应用

提出基于Adaboost特征选择和信息瓶颈算法的图像检索方法,提取图像的量化颜色直方图特征和Gabor小波纹理特征,采用Adaboost特征选择算法进行特征降维;用信息瓶颈算法对图像进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;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,提出的方法可以明显提高检索效率以及检索的精度。     

基于改进颜色直方图和灰度共生矩阵的图像检索

针对传统颜色直方图提取的颜色特征维数高、传统灰度共生矩阵忽视纹理方向等问题,提出一种融合改进的颜色直方图和灰度共生矩阵算法的新图像检索算法。利用K-means聚类对检测图像进行颜色聚类以降低图像颜色数;在HSV空间进行矢量化编码,统计图像码字形成颜色直方图以提取颜色特征;利用灰度共生矩阵提取检测图像的4个特征值,利用方向测度引入权值因子,将其与4个特征值融合,对融合后的各分量进行高斯归一化后形成纹理特征向量;最后,采用加权平均融合颜色和纹理的特征距离。与其他两种算法相比,仿真实验表明本算法对一般图像和有纹理倾向的图像有较高的查全率和查准率。     

基于半监督距离学习和多模态信息的图像聚类

通过融合图像中不同模态的信息并利用少量带标记的图像进行半监督距离学习,来对图像进行聚类。首先,提取彩色图像中RGB颜色空间的直方图信息、纹理信息,并采用SIFT算法提取Bag of Words来重新表达图像,从而基于图像的颜色特征、纹理特征以及语义特征,建立图像的多模态表达机制,将原始图像投射到表达空间;然后,利用少量标记的图像,通过半监督距离学习,获得图像在多模态信息空间的相似性度量;最后,通过半监督聚类方法,实现图像分组,在多个图像数据库中验证提出的方法的有效性。     

基于轮廓的图像检索

提出了一种针对多纹理图像的基于轮廓和纹理分割的检索策略.首先提取一幅图像中各个纹理基元的轮廓,计算轮廓的Fourier形状描绘子,根据形状描绘子对轮廓聚类分组.此时,原图像被分割成几组不同形状的纹理基元轮廓,采用Gabor小波变换分别提取各组纹理基元轮廓的特征,从而将原图像表示为Gabor小波特征空间中的特征点集.最后,采用对噪音不敏感的改进Hausdorff距离计算各特征点集之间的距离,便可实现多纹理图像的检索.与已有方法相比,实验结果表明,该方法具有更好的检索精度.     

融合曲波变换和颜色直方图的图像检索

研究了曲波变换和颜色直方图在图像检索系统中的应用,在此基础之上提出了一种融合Curvelet变换和颜色直方图的彩色图像检索的方法。该方法首先采用Curvelet变换提取彩色图像中的纹理特征,再利用颜色直方图提取颜色特征,最后分别用Manhattan距离和欧几里德距离进行纹理和颜色的相似性匹配。实验结果表明,融合曲波变换和颜色直方图的方法对图像检索非常有效。     

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。     

一种基于颜色统计聚类的医学图像检索技术

基于颜色检索的基本思想是将图像间的距离归结为其颜色直方图间的相似性度量,从而图像检索也就转化为颜色直方图的匹配。目前基于颜色检索的算法主要集中在不同颜色空间进行全局颜色聚类或融合其他可视特征(纹理,颜色空间信息等)联合检索两个方向上。该文在具体的结肠镜图像检索系统研究中,根据医学图像的特点,提出一种在HSV空间的颜色统计聚类的检索方法,取得了良好的检索效果。     

基于多特征高效索引的图像检索

为了提高图像检索的准确率和速度,提出了一种多特征组合的图像检索算法。在颜色空间非均匀量化的基础上,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;基于改进的灰度共生矩阵提取纹理特征参数;利用Krawtchouk矩不变量提取图像的形状特征;基于贡献度聚类并建立特征索引库。融合上述特征计算图像间的相似度,使用特征索引对图像进行快速检索。实验结果表明,提出算法的检索精度有较大提高,能快速检索出用户所需的图像。     

综合颜色和纹理特征的图像检索算法

基于内容的图像检索是当前多媒体信息检索的热点之一。基于内容的图像检索技术是根据对图像内容(特征)的描述和提取,在图像库中找到具有指定内容(特征)的图像。本文对图像颜色特征和纹理特征的提取、相似性度量等基于内容的图像检索的关键技术进行了分析和研究,并在此基础上,提出了一个基于颜色特征和纹理特征的图像检索算法并验证了其有效性。该算法采用HSV颜色空间的直方图作为颜色特征向量,采用灰度共生矩阵的四个纹理特征:能量、熵、惯性矩和相关性构成纹理特征向量,采用欧氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该算法实现的系统具有良好的图像检索功能。     

一种基于多特征融合的彩色图像检索方法

提出了一种基于特征融合的图像检索方法。利用图像的HSV直方图特征建立图像颜色直方图,并采用直方图二次式距离公式取得图像相似性度量值;利用图像的纹理特征建立256维的LBP特征向量,并利用欧式距离取得相似性度量值;通过两特征融合的方法取得图像检索中关键图和检索图之间的相似度值,使得检索取得更好的效果。实验表明,在查准率和...     

基于目标区域的语义图像检索

提出了一种基于高层语义的图像检索方法,该方法首先将图像分割成区域,提取每个区域的颜色、形状、位置特征,然后使用这些特征对图像对象进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;采用模糊C均值算法对图像进行聚类,在图像检索时,查询图像和聚类中心比较,然后在距离最小的类中进行检索。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率,缩小低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”。     

综合contourlet变换和颜色特征的图像检索算法

针对单一特征图像检索效率不高的缺点,提出一种基于轮廓波变换(contourlet)和颜色直方图的多特征检索方法.Con-tourlet变换采用"双重滤波器组"结构,具备多分辨率、多方向性和各向异性等性质,能以接近最优的方式表示图像的边缘.颜色直方图计算简单,具有旋转、平移的不变性.本算法充分利用Contourlet变换后系数分布特点和HSV空间颜色直方图的旋转平移不变性,构造图像的特征向量,以Euclidean distance作为相似度量标准进行图像检索.实验结果表明,提出的算法具有更高的查准率.     

Visual information retrieval system via content-based approach

In this paper a content-based image retrieval method that can search large image databases efficiently by color, texture, and shape content is proposed. Quantized RGB histograms and the dominant triple (hue, saturation, and value), which are extracted from quantized HSV joint histogram in the local image region, are used for representing global/local color information in the image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for texture information and edge angle histogram is used for representing shape information. Relevance feedback approach, which has coupled proposed features, is used for obtaining better retrieval accuracy. A new indexing method that supports fast retrieval in large image databases is also presented. Tree structures constructed by k-means algorithm, along with the idea of triangle inequality, eliminate candidate images for similarity calculation between query image and each database image. We find that the proposed method reduces calculation up to average 92.2 percent of the images from direct comparison.     

低层特征获取高层语义的图像检索

首先采用基于颜色聚类的方法将图像分割成区域,提取每个区域的Gabor小波纹理特征和灰度共生矩阵纹理特征,接着采用信息熵对特征进行选择,使用选择后的特征对图像区域进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;然后提出遗传模糊C均值算法对图像进行聚类。在图像检索时,查询图像和聚类中心比较,在距离最小的类中进行检索。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率,提高了检索的精度。     

基于颜色、空间和纹理特征的CBIR系统实现

基于内容的图像检索CBIR是多媒体信息管理系统的重要组成部分。本文提出了一种利用图像的颜色信息,使用矩(moment)的概念,提取图像的颜色空间分布特征,并根据颜色直方图包络曲线引入纹理特征,作为图像的特征描述矢量来检索图像的方案,取得了较好的检索效果。     

基于遗传FCM算法和SVM的图像检索

提出基于遗传FCM聚类算法和SVM相关反馈的图像检索方法。首先对图像库提取颜色和纹理特征,采用遗传FCM聚类算法对图像进行聚类,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。为了进一步提高检索精度,提出基于SVM的相关反馈算法。实验结果表明,提出的方法具有优良的检索性能。     

基于边缘网格的图像检索算法研究

为了准确高效地进行彩色图像检索，结合图像空间分布特性，提出了一种基于边缘刚格的图像检索新算法，不仅利用了彩色边缘的颜色统计信息，而且考虑了彩色边缘像素点的径向与角向分布特性。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息；然后将整个彩色边缘划分成局部刚格区域，并分别计算出每个网格区域的颜色直方图和纹理直方图；最后综合利用上述网格区域的颜色直方图和纹理直方图来计算图像间内容的相似度，用于进行彩色图像检索。仿真实验表明，该算法不仅能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像，并且具有较好的查准率和查全率。     

一种基于基元的彩色图像检索方法

结合基元与颜色特征,提出一种基于基元的彩色图像检索算法,该算法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV空间上,并将图像量化为256种颜色,然后定义五种基元类型对图像进行基元分析得到基元图,利用颜色直方图描述基元图的颜色特征,利用改进的直方图相交算法进行相似度度量。实验结果表明：提出的算法能有效地去除背景颜色对图像目标的检索影响,而且较之用灰度边缘检测的边缘代替彩色图像边缘而进行的检索,能更好地反映彩色图像的纹理和边缘特征,具有较高的查准率和查全率。