基于颜色和空间特征的图像检索

提出一种新的基于颜色和空间特征的图像检索算法。首先,将检索图像转换为HSV颜色空间并进行量化,提取环形颜色空间信息熵作为颜色空间分布特征。其次,计算每个像素点的多邻域的量化颜色值的一、二阶中心矩,利用各阶统计矩的信息熵来表征图像颜色的局部空间特征。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。试验结果表明该方法比CDE和Geostat算法具有较好的检索效果。     

基于内容的图像检索技术

综合视觉特性,基于内容的图像检索图像特征提取的关键是图像低层视觉特征的提取技术,内容主要包括图像的颜色特征、形状特征以及颜色的空间分布特征,采用线性组合以及加权颜色空间分布熵四种方法来提高图像信息熵和空间分布熵进行图像检索的性能。     

基于颜色自相关图的区域定位图像检索

颜色自相关图表示了颜色的空间相关性,在图像检索方法中既有效且计算量小,但是该特征在检索前景较为清晰或背景具有较大面积单色的图像时误检率较高.针对此问题,本文提出了一种基于颜色自相关图的区域定位图像检索算法.该算法使用HSV颜色空间自相关图作为图像的底层特征,通过有效区域定位和二值位图来获得局部特征.最后,综合两种特征进行相似度量.实验结果证明,本文方法具有较高的检索精度,克服了颜色自相关图的片面性,显示了组合特征的有效性.     

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。     

一种三结构描述子的图像检索方法

针对基元结构描述子在颜色空间的基础上再提取其他特征,导致偏重对颜色信息的描述而降低了图像检索性能的问题,提出一种应用在HSV颜色空间上的三结构描述子(TSD)的特征提取方法。该方法在HSV颜色空间中分别提取颜色和纹理信息,考虑到了颜色和纹理特征的同等重要性,同时避免了颜色信息的过多干扰;在纹理特征提取中,TSD利用像素间的信息变化来表示局部空间结构信息,解决了传统的局部模式方法忽略对局部结构的空间关系描述的问题,获得了更多的空间结构信息。实验结果表明,该方法在3个图像库Corel-1000、Corel-5000和Corel-10000上的检索准确率分别达到78.08%、38.12%和52.12%,与以往基元结构方法相比,检索准确率得到了提高。     

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.     

基于分块主颜色的图像检索方法研究与实现

颜色直方图法是基于内容的图像检索系统通常采用的方法。提出了一种基于分块主颜色的检索方法，克服了颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的缺陷，将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中，降低了算法复杂度，提高了计算效率和对图像相似度判断的准确率，从而提高了图像检索的效率。据此实现的图像检索系统的运行结果表明，该方法的查准率和查全率比颜色直方图法有明显提高。     

基于颜色和形状的图像检索

提出一种基于颜色和形状特征的图像检索方法,该法采用改进的颜色直方图表示图像的颜色特征,利用小波矩提取图像的形状特征和颜色特片,与候选图像的特征进行相似度计算.为进一步提高图像检索的质量,提出一种基于支持向量机的相关反馈方法.实验结果表明,该方法具有较好的检索性能.     

基于分块颜色矩和纹理特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术是当今研究的热点领域之一.为了克服全局直方图检索方法不包含颜色的空间分布信息的不足,提出了一种采用固定块图像分割方法提取图像局部颜色矩的图像检索算法.在此基础之上,对检索结果进行基于纹理特征的二次检索.实验表明,圆环形分割块颜色矩算法不仅记录了颜色的空间信息,而且具有旋转、平移不变性的特点.综合利用图像颜色、纹理的检索方法能够大大提高检索结果的准确性.     

一种基于HSV颜色空间的图像检索方法

基于内容的图像检索是多媒体检索研究的前沿课题,利用颜色特征作为索引进行检索是其最重要的技术。本文提出了一种综合利用两种颜色特征进行图像检索的新方法。首先,选取符合人眼感知特性的HSV颜色空间进行非等间隔量化,然后建立全局颜色直方图表示图像的颜色分布特征。为了弥补全局颜色直方图不包含颜色空间分布关系的缺点,文中又提取了图像的另一种颜色特征,即分块的颜色矩,它的距离度量为其特征矢量的比值相似度。最后综合利用上述两个特征对图像共同检索。实验结果表明,综合利用两种特征检索图像比单一特征检索效果更好。     

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。     

基于小波明显区域及空间分布的图像检索

提出了一种基于小波变换的明显区域检测方法,并改进了环型分割算法,使对视觉有意义的区域和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的空间分布信息,并把环型区域的颜色矩和在明显区域附近的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。     

基于特征点组合聚类的图像检索新方法

由于特征点能对图像局部特征进行合理描述,有效使用特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题.针对该问题,提出一种基于特征点组合聚类的图像检索新方法.该方法包括特征点组合聚类算法,以及基于该算法的局部颜色直方图构建策略.与现有的基于特征点和局部颜色直方图的检索方法相比,该方法能有效解决当前方法对特征点位置信息及特征点中心过度依赖的问题.从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度.     

利用颜色向量角直方图进行基于内容的图像检索

分析颜色直方图在基于内容的图像检索（content-based image retrieval,CBIR）中存在的问题,提出一种应用图像边缘空间分布的检索方法.利用颜色向量角对亮度不敏感,对色度和饱和度敏感的特性提取彩色图像边缘.在图像的边缘像素及其近邻提取颜色向量角直方图,同时在图像的平滑像素区提取颜色直方图,将两种直方图结合起来用以描述图像内容.该方法较充分地利用了图像的颜色、边缘、形状信息,具有良好的光照不变性,与颜色直方图法相比,检索效果有明显改善.     

基于显著性加权颜色和纹理的图像检索

显著性体现了图像中像素区域引起视觉注意的强弱程度,在图像检索中具有重要意义。本文提出的基于显著性加权的图像检索方法不需要分割出显著性区域,而以显著性加权的方式建立了新的颜色特征和纹理特征,从而增加了显著性区域的颜色与纹理特征的权重。通过对4种主要的显著图的实验比较发现该方法能有效提高检索效果。     

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.     

彩色地图分色算法及其实现

研究彩色地图的一种新的图象分色算法．首先将彩色图象通过非线性变换,转换到孟塞尔颜色空间,然后通过色彩学习,进行彩色图象分色．该算法还利用了图象空间相关信息的马尔科夫场模型,可使分色结果得到局部优化,降低了运算量,取得较为理想的效果．