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.     

基于全局和局部颜色特征的图像检索方法

提出了一种基于图像全局和局部颜色特征的图像检索方法.首先在符合视觉感知特性的Lab颜色空间中提取全局颜色特征;再对图像进行图像子块划分,同时利用具有人眼视觉特性的高斯加权系数对其进行加权,然后利用二值化得到的颜色位图作为局部颜色特征,并进一步加入了方向性的考虑,对图像子块进行垂直和水平投影,最后合理地融合了全局和局部颜色特征的相似性进行图像检索.对Corel图像数据库的实验结果表明,此算法具有良好的检索效率.     

基于分块颜色特征和相关反馈的图像检索技术

在基于内容的图像检索(CBIR)中,对于传统的颜色直方图完全没有空间分布信息,提出了一种新的分块划分,并且结合颜色特征的图像检索方法。该方法结合了图像的整体与分块颜色分布,两幅图像之间的相似度为整体相似度和分块局部相似度的加权和,并且在检索中加入相关反馈技术,针对检索结果适当地调整权值,以达到更新图像整体与局部颜色特征的权重的目的。最后,实验结果表明该算法能很好地提高检索性能。     

一种新的基于加权颜色特征的图像检索算法

针对传统基于颜色直方图为特征的图像检索算法的不足,提出了一种新的颜色特征提取算法.利用模糊C均值聚类(FCM)对HSV空间的颜色信息进行聚类,然后对颜色信息进行加权颜色直方图统计,得到主颜色直方图.实验结果表明,新的加权主颜色直方图的图像检索算法比传统颜色直方图具有更高的检索精度.     

基于聚类和小波变换的彩色图像分割方法

提出一种将聚类和小波变换相结合的彩色图像分割方法。首先将图像划分成16×16子块,然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类,对于聚类后的子块,提取其颜色特征。利用小波变换得到每个分块的纹理特征,将颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。该方法将聚类算法和小波算法结合,并符合人类视觉特征的分割策略。利用提出的算法对多幅自然图像进行分割实验,实验结果证明该算法的有效性。     

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.     

基于小波多尺度分析的综合特征图像检索

以整数小波变换为基础,提出了一种综合颜色和空间特征的图像检索算法.该算法首先对图像做整数小波变换,提取其低频系数矩阵中环形区域的F-范数作为颜色特征;然后对低频分量分块并编码,利用马尔可夫链特性提取一步转移概率矩阵作为空间特征;再综合利用上述两个特征计算图像间的相似度,并进行彩色图像检索.通过对不同类型图像的检索对比实验结果表明,这种图像检索方法是行之有效的.     

一种基于精细化稀疏自适应匹配追踪算法的图像检索方法研究

基于压缩感知理论,研究了一种精细化稀疏自适应匹配追踪（Meticulous Sparsity Adaptive Matching Pur-suit,MSAMP）算法,在此基础上提出了一种新的数字图像检索方法。首先对图像的RGB颜色、灰度共生矩阵按照列优先次序形成颜色及纹理的原始信号,然后对这两类信号采用分块压缩感知测量方法对图像进行分块测量,得到代表颜色特征和纹理特征的分块测量向量。其次利用MSAMP算法进行分块重构,计算出分块原始信号差量及其稀疏值。最后在图像检索时,通过计算图像的整体相似度,重点对差量的稀疏性进行估计,不需要精确恢复原始信号,从而减少迭代次数,加快检索速度。仿真实验表明,应用MSAMP算法的图像检索方法在检索速度和查准率等指标上具有较高的性能。     

基于平均值位移聚类与EMD测量的图像检索

视觉特征的描述和相似度的测量是图像检索的两大关键.本文提出在较为均匀的L*a*b*颜色空间,利用平均值位移聚类算法提取主色,相似度的测量采用EMD方法,利用粗略检索减少查询时间.然后利用相关反馈与多次检索有效地提高检索准确率.最后通过在原型系统上的两个实验,从查准率、平均序号和检索时间验证了此方法的有效性.     

基于分块颜色核特征的图像检索方法

颜色特征是图像最直观的特征,传统的颜色直方图虽然能够描述图像中各颜色分量的比例,然而却破坏了图像各颜色分量的空间位置分布信息,从而使得图像检索结果不准确。因此,提出一种分块颜色核特征的方法,使用重叠分块策略,强调图像中心的视觉内容,同时,设计颜色核函数将分块颜色直方图映射到核特征空间,更准确地描述图像颜色特征。经过实验证明,该方法与全局颜色直方图相比,分块颜色特征有较高的查准率和查全率。     

基于兴趣点局部分布特征的图像检索方法

提出了一种基于兴趣点颜色和空间分布特征的图像检索方法。该方法把图像内容看作为由若干兴趣点组成的集合,首先利用小波系数的空间方向树特性来检测兴趣点,然后利用基于兴趣点的环形颜色直方图和空间离散度来描述图像的特征,最后用加权特征距离来估计图像内容的相似度。同时,通过利用环形颜色直方图和空间离散度作为图像特征保证了该算法能够对图像的尺度变化、旋转变化和平移变化具有很好的抑制能力。在含有1000幅图像的数据库上所做的一系列实验表明,该算法与其它基于兴趣点的方法相比,能够更准确和高效地查找出用户所需的图像,明显地提高了检索精度。     

一种改进的综合BTC颜色矩和DT-CWT的图像检索算法

摘 要：特征提取是基于内容的图像检索中的关键技术。针对基于单一特征检索效果不理想的问题,提出一种改进的综合颜色和纹理特征的图像检索算法。该算法在YIQ颜色空间中进行特征提取,首先结合方块编码（BTC）的思想,提取颜色矩作为颜色特征;采用双树复小波变换（DT-CWT）提取纹理特征,融合两种特征并利用相似性度量方式进行图像检索。实验结果表明算法所提取的颜色、纹理特征更利于检索,使用综合特征检索的平均查准率比同类算法更高。     

DCT域中MPEG7主色描述符的提取

该文在MPEG7的基础上提出了DCT域内直接提取主色描述符的新方法。这种方法节省了对图像的解压缩的过程,因而大大的提高了对于压缩图像进行特征提取的速度和效果。作为整个箅法的一部分,一种自动阈值提取的算法也在该文中给予了描述。这种方法可以减少因人为设定经验阈值而带来的不确定性,使算法更具鲁棒性。对比检索试验结果也说明本算法是一个高速有效的算法。新算法主要用于压缩图像库或互联网上的相似检索。     

基于分块颜色直方图和GWLBP的图像检索算法

为了提高多特征融合图像检索的效果,本文提出了一种基于分块颜色直方图和GWLBP的图像检索算法。算法采用K-means均值聚类对RGB颜色空间进行颜色聚类,再将4×4均匀分块图像分成9个子块,提取每个子块的颜色体积直方图,并赋予不同权值计算颜色特征;利用Gabor滤波器组对输入图像进行不同分辨率和方向滤波,然后将不同方向上局部滤波器输出结果与全局滤波器输出结果的平均值进行比较,并进行二值化,据此提出3种不同的GWLBP算子来提取纹理特征。最后对图像的颜色和纹理特征高斯归一化,采用加权平均来融合颜色和纹理的特征距离。通过实验仿真可知,与其他3种算法相比,本算法对正常和有旋转倾向的图像都有较高的查全率和查准率。     

融合矢量量化与LBP的图像检索算法

基于内容的图像检索算法一直是图像领域研究的热门课题,因此提出一种新的融合矢量量化与LBP的图像检索算法。首先,将彩色图像转化到HSI颜色空间,进行矢量量化编码,统计图像码字出现的频数,形成颜色直方图,完成颜色特征的提取;然后,再将彩色图像转化成灰度图像,利用局部二进制模式(LBP)算法提取纹理特征;最后,相似度计算采用颜色特征和纹理特征相似度加权平均,并且改变颜色特征和纹理特征的权值,多次实验,得到使查准率最高的权值。实验结果表明,算法能有效地提升图像检索性能。     

基于多特征融合的视频检索算法

随着视频等多媒体数据呈指数式迅猛增长,高效快速的视频检索算法引起越来越多的重视。传统的图像特征如颜色直方图以及尺度不变特征变换等对视频拷贝检测中检索速度以及检测精度等问题无法达到很好的效果,因此文中提出一种多特征融合的视频检索方法。该方法利用前后两帧的时空特征进行基于滑动窗口的时间对齐算法,以达到减少检索的范围和提高检索速度的目的。该算法对关键帧进行灰度序列特征、颜色相关图特征以及SIFT局部特征提取,然后融合全局特征和局部特征两者的优势,从而提高检测精度。实验结果表明,该方法可达到较好的视频检索精度。     

基于二维压缩感知和分层特征的图像检索算法

为了保留图像分析时的像素点位置关系及降维处理,把一维压缩感知理论推广到二维,建立了二维可稀疏信号的压缩测量模型,研究了一种二维信号的自适应梯度下降重构AGDR(Adaptive Gradient Descent Recursion)算法,由此提出了一种图像分层特征提取与检索方法.首先对图像在RGB颜色空间上进行网格离散划分,通过分层算子对图像进行分层映射,定义一种基于颜色网格空间的扩展灰度共生矩阵,采用二维测量模型获取图像的分层测量特征、纹理特征与分层颜色统计特征,图像分层测量特征综合反映出图像的颜色及像素点位置的关系,扩展灰度共生矩阵反映纹理特征.其次用AGDR算法计算检索图像之间的原始信号差量及其稀疏值.最后结合两类分层特征差量、稀疏值和颜色统计特征,融合计算图像间整体相似度度量指标.仿真实验表明,应用分层二维压缩感知测量与AGDR算法的图像检索方法在检索时间、查全率和查准率等指标上具有优越性能,为图像检索提供了新思路.     

流形学习和相关反馈相融合的医学图像检索

图像检索是医学图像辅助诊断的基础,为了提高医学图像检索的正确率,提出一种流形学习和相关反馈相融合的医学图像检索算法(LLE-MF)。首先根据方块编码的思想提取颜色分量的信息熵,并利用邻域灰度共生矩阵提取纹理特征;然后采用非线性流形学习对颜色和纹理特征进行组合、降维处理,并采用欧式距离相似度量模型对图像初步进行检索,最后最小二乘支持向量机对初步检索结果进行相关反馈,并进行仿真测试。结果表明,相对于其它医学检索算法,LLE-MF不仅提高了医学图像的检索准确率,同时提高了医学图像的检索效率,可以准确地找到用户所需的图像.