一种基于多特征融合的图像检索方法

基于单特征的图像检索系统一般性能较低.提出了一种基于多特征融合的图像检索方法.通过对HSV颜色空间的非等间隔量化,提取一维颜色特征向量及其累加直方图.基于灰度共生矩阵(GLCM)进行纹理特征的提取.将两类特征结合,设计了一种基于多特征融合的图像检索方法.利用相似性度量方法分别对颜色特征和纹理特征以及融合后的特征进行了图像检索实验.结果表明,基于颜色和纹理特征相融合的多特征融合方法具有更好的图像检索性能.     

基于ROI的多分辨率网格框架的图像检索

提出一种新的基于ROI(regions of interesting)的多分辨率网格框架的图像检索方法.先利用网格对图像进行分块,并利用小波变换对分块进行多分辨率分析,以提取图像各分块的颜色和纹理特征信息,然后根据用户指定的感兴趣的区域得到查询子图,最后使用一种融合子图(integrated sub-images matching, ISM)的匹配方法进行图像检索.通过对比实验,证明该方法能够有效地得到降低图像检索的语义鸿沟,并取得很好的检索效果.     

结合彩色边缘与LBP纹理的图像检索算法

基于图像颜色、纹理和形状单一特征的特征提取和匹配的方法很多,各有优缺点,因此,本文提出了将图像中心区域的uniform模式的LBP纹理与环形分块彩色边缘相结合的图像检索算法。常用的形状检索算法只能对连续封闭曲线才有好的检索效果,而对自然彩色图像检索效果较差,而本文将图像分成几个环形分块,对每一环形分块内的图像提取彩色边缘并形成颜色直方图用于图像形状描述。纹理采用uniform模式的LBP描述,最后采用加权法融合形状特征和纹理特征。根据实验比较,该算法能较大提高大多数类别图像检索的查准率。     

基于ROI的多分辨率网格框架的图像检索

提出一种新的基于ROI(regions of interesting)的多分辨率网格框架的图像检索方法。先利用网格对图像进行分块,并利用小波变换对分块进行多分辨率分析,以提取图像各分块的颜色和纹理特征信息,然后根据用户指定的感兴趣的区域得到查询子图,最后使用一种融合子图(integrated sub-images matching,ISM)的匹配方法进行图像检索。通过对比实验,证明该方法能够有效地得到降低图像检索的语义鸿沟,并取得很好的检索效果。     

基于分块加权的多特征图像检索算法

颜色是识别图像差异的一个重要特性,颜色特征提取过程简单,同时兼具旋转和平移不变性。但传统颜色特征只是对图像的全局信息进行统计,并没有考虑图像的空间分布特性,因此出现部分内容不同,但却有着相似颜色特征的图像。针对传统颜色直方图算法存在的检索缺陷,提出了一种新的颜色直方图分块加权提取算法。首先对图像作分块处理并根据各分块中显著点数的占比情况为其赋予权值,然后分别提取各个分块的颜色直方图特征,从而得到图像分块加权后的颜色特征;同时对图像提取Tamura纹理特征,将颜色和纹理两种特征融合在一起,并根据图像特征向量间的距离大小反映相似程度。实验结果表明:本文算法能够在提取特征向量时有效增加空间分布特性,实现了较好的检索效果。     

基于特征关联融合的图像检索方法

鉴于单一特征检索效果的不足,提出基于颜色和纹理特征相互关联融合的图像检索新方法。利用非等间隔量化HSV颜色空间,提取图像的颜色特征,利用Gabor小波提取图像的纹理特征;对内容分布简单的检索图像,采用图像底层特征串行关联(FSC)方法,对内容分布复杂的检索图像,采用基于典型相关分析(CCA)的图像底层特征并行关联(FPC)的方法,融合颜色特征和纹理特征进而检索图像。     

基于交叉分块直方图的图像检索方法

在基于内容的图像检索技术中,颜色是常用的图像特征。提出了一种基于交叉分块直方图的图像检索方法。首先,对图像进行交叉分块得到若干子图像;然后提取子图像的颜色直方图特征,构造特征向量;最后根据空间距离度量图像间的相似程度,确定检索输出结果。用交叉方式分块得到的子图像间相互交叉重叠,能够在获取图像颜色特征空间分布信息的同时保持图像目标的完整性,并有效抑制图像背景区域对检索结果的干扰。仿真实验结果表明,基于交叉分块直方图的图像检索方法具有优于基于均匀分块直方图的图像检索方法的性能,适用于对多种类型图像的检索。     

融合图像显著区域二维形状特征的图像检索

为研究在基于内容的图像检索中形状特征对图像检索效果的影响,提出了一种融合图像显著区域二维形状特征的图像检索方法。提取图像中显著区域的形状特征,融合图像的纹理和颜色特征来对图像进行检索。当目标存在变形和大小存在巨大差异时,目前缺乏完善的数学模型来提取图像的形状特征,该方法很好地弥补了这种缺陷。通过实验结果表明,该方法能够提高图像检索的准确率。     

融合显著区域和非下采样Contourlet变换的图像检索方法

为了提高图像的检索性能,基于显著区域直方图和非下采样Contourlet变换技术,提出了一种图像检索新方法。首先,以兴趣点为基础实现图像显著区域和背景区域的划分,并提取这两个区域的直方图作为颜色特征;其次,对图像进行非下采样Contourlet分解,获得高频子带的均值和方差作为图像的纹理信息;最后,将得到的颜色特征和纹理信息有机结合对图像进行检索。实验结果表明,该方法性能稳定,具有较高的检索效率。     

基于颜色共生矩阵的纹理检索算法MCM

描述了一种基于颜色共生矩阵的纹理检索算法MCM,主要包括颜色共生矩阵纹理特征提取算法以及纹理特征的相似性度量函数,给出了利用MCM算法检索图像库的实例.通过MCM算法提取的特征除了反映图像的纹理关系外,还综合了其颜色构成特征,部分建立了与人的视觉感知之间的对应关系.实验表明,MCM算法优于一般的灰度共生矩阵纹理检索算法,并且具有较好的检索效果.     

多特征融合及SVM相关反馈技术在教育资源图像检索中的应用

首先介绍了教育资源图像检索系统的结构模型和基本模块,然后介绍了图像特征提取技术,在颜色特征提取中主要应用了分块直方图法,在纹理特征提取中应用了Gabor小波变换法,在形状特征提取中主要应用了不变矩法,通过3种特征的权重分配将多特征融合进行图像初次检索,然后采用基于SVM的相关反馈技术进行多次检索。实验证明,多特征融合和相关反馈技术的引入有效提高了教育资源中图像检索的查准率。     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于二维直方图信息熵的图像检索方法

针对传统颜色直方图完全丢失颜色的空间分布信息的缺点,提出了基于二维直方图信息熵的图像检索方法。该方法不仅利用了图像象素的颜色统计信息,还用到了相邻像素之间的相关性及颜色在图像内的空间分布特征,充分考虑到了图像的颜色统计、空间信息等特征。首先提取出图像的二维直方图特征;接着,为降低特征的维度,计算出二维直方图相应的信息熵并用其进行相似性度量。实验表明该方法实现简单,而且能够较准确地描述出图像的颜色统计、空间分布等信息,从而有效地提高了检索的精度。     

一种改进的基于颜色直方图的图像检索算法

使用颜色直方图进行图像检索是图像检索的常用方法,但是传统颜色直方图检索容易丢失空间信息,从而影响图像检索的查全率和查准率.针对这一问题,提出一种改进算法,该算法首先进行图像分块,然后通过对各分块颜色直方图加权的方法进行检索.实验证明,该算法可以提高图像检索结果的查全率和查准率.     

基于综合特征的彩色图像检索

本文综合利用颜色和形状特征进行基于内容的彩色图像检索.利用边缘方向自相关图表示图像的形状特征.对于颜色特征,计算图像颜色的局部累加直方图,同时提取分块的颜色矩弥补其不包含颜色空间分布关系的缺点.并利用Guassian模型对各特征的距离进行归一化,综合上述三个归一化距离,进行全局相似度量,且用权值调整的相关反馈方法进一步提高检索精度.与局部累加颜色直方图和局部颜色矩的方法相比较,本文提出的方法获得了更好的检索结果.     

一种基于模糊量化直方图的图像检索方法

颜色直方图是一种重要的基于颜色特征的图像检索方法.本文在颜色量化中引入模糊集合理论以描述与人类视觉认知相关的模糊概念,提出了基于人的主观感知的模糊颜色量化方法,以及相对应的模糊匹配准则.归纳实验结果证明该方法可以减小量化误差和适应人的感知模糊性,该方法具有广泛的适应性和进一步提高检索精度的可能.     

基于最大连通面积直方图的图像检索算法研究

基于内容的图像检索中,颜色特征已得到广泛应用.传统颜色直方图检索方法不能体现图像空间信息,提出并实现了一种改进方法.进一步分析了具有相关颜色的像素之间在空间分布上的差异,用其在图像中形成的最大连通区域面积代替传统直方图中使用的数量总和指标,从而能够间接反映色彩的空间分布特征,提高检索质量,并保持了颜色直方图原有的旋转、平移不变性.