基于HIS颜色空间颜色对的图像检索系统

提出了一种在HIS空间中进行的基于颜色对的图像检索算法.为突出颜色在画面中的位置在内容检索上的作用,算法在HIS颜色空间的上对各颜色分量进行量化,用颜色对来描述图像的颜色特征,定义了基于颜色对的相似度度量,利用图像颜色特征进行相似度匹配和检索.实验结果表明,该算法能比较快速、有效地针对图像内容进行检索.     

结合颜色与空间信息的WEB图像检索新方法

提出一种图像检索新方法.利用HSV颜色模型非等量化实现图像主色的提取以减少WEB图像特征向量维数,再用直方图的交集作为相似性度量进行第一次图像检索;得到检索结果排列靠前在全局颜色分布上相似的部分图像后,进一步考虑颜色的空间分布状况,采用颜色对方法进行二次检索以提高检索精度.     

基于局部主色和边缘特征的图像检索

在基于内容图像检索技术中,经典颜色直方图方法具有一定的局限性,为此提出一种综合图像局部主色和边缘特征的图像检索方法.通过使用HSV颜色模型对图像进行量化,设计了一种重叠方式的图像分块方法,然后加权各分块区域主色,得到颜色特征,再利用Sobel算子提取图像边缘,用二维边缘直方图描述边缘特征,最后将颜色特征和边缘特征通过加权处理,得到图像总的相似度,实现图像检索.实验表明:综合两种特征的检索方法比单一特征的检索方法效果更好.     

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.结果表明,该方法比CDE和Geostat算法具有较好的检索效果.     

基于内容图像检索中的颜色分析和检索技术

详细叙述了图像检索中常见的几种颜色特征 ,并简要介绍与颜色内容分析相关的最新研究 .着重考虑了设计颜色特征时的三个重要的方面 :必须选择合适的颜色空间来表征图像内容 ;选择合适的颜色量化方案 ,以尽减少特征的维数 ,提高检索质量 ;选择相应的距离函数 .     

基于综合特征的物流车辆图像检索方法

通过对颜色直方图的研究,提出一种新的物流车辆颜色量化的方法和灰度共生矩阵的计算方法,并且采取一种快速分割方法对图像进行分割,在分割区域颜色直方图计算时,提出粗粒度的概念,从而改善了检索的精度和提高了检索的速度。提出主区域的概念,对主区域进行颜色、纹理、形状等特征的提取,完成兼容彩色和灰度图像的检索,并通过仿真实验证明该算法的可行性和高效性。     

基于MPEG-7的多特征图像检索方法

介绍了MPEG-7主颜色描述子、颜色布局描述子和边缘直方图描述子的提取方法和距离计算方法,提出一种综合运用主颜色描述子、颜色布局描述子和边缘直方图描述子进行图像检索的方法.实验结果证明,综合利用上述3种特征对图像进行描述及检索,可以获得比使用单一特征更好的检索效果.     

ISODATA高效迭代算法在基于内容的图像检索中的应用

颜色直方图作为颜色特征描述了图像颜色的统计分布特征,具有平移和旋转不变性,提出一种迭代自组织聚类分析算法可以用来实现基于颜色直方图的图像检索.该算法将ISODATA算法引入图像检索领域,实现了通过聚类算法来优化图像检索的目的.实验结果表明,该算法的应用大大提高了图像检索的速度以及图像命中率.     

一种新的基于神经网络彩色图像颜色量化方法

提出一个利用竞争Hopefield神经网络(CHNN)来进行颜色量化的新算法.它按照彩色图像像素的RGB颜色值的分布来完成调色板的设计和像素的颜色映射两项任务,从而最终完成量化工作.实验结果表明,该方法具有计算收敛速度快和图像颜色失真小等优点.     

基于颜色特征的彩色图像检索方法

在彩色图像检索中 ,颜色是最重要的特征 .提出了一种基于HSV颜色模型的图像检索算法 ,该算法根据人类视觉系统对颜色感知的经验值对图像的色调、亮度和饱和度进行非均匀量化 ,并将量化后得到的 2 5 6柄一维矢量展开成 16× 16的特征矩阵 ,通过线性变换的方法求出特征矩阵的特征值 ,构成仅有16个元素的特征矢量 ,从而有效地压缩了特征矢量的维数 ,减小了特征数据库的规模 ,提高了图像的在线查询速度 .同时 ,为提高图像查准率 ,采用了基于全局和局部颜色特征的分层查找策略 .试验表明 ,根据用户给出的示例图像 ,通过两层查询技术能够获得较好的检索效果     

基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统

提出了基于加权颜色直方图的图像检索算法以及基于颤色对的图像检索算法，该算法分别利用图像的加权颜色直方图和颜色对作为图像特征，通过图像的相似性计算实现图像匹配．用Visual C^ 实现了基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统，阐述了该系统的组成结构．同时给出图像检索实例．并对该系统的检索效果和性能进行了详细分析．实验结果表明该系统具有较好的检索效果和性能．     

一种基于局部颜色特征的图像检索方法

提出一种基于局部颜色特征的图像检索算法.该算法首先采用一种新的方法对图像进行分块,提取图像中心区域的主颜色和其他区域的平均颜色作为颜色特征,然后根据图像中心的重要性,对图像各个分块采用不同的加权系数,使局部图像的特征矢量被增强,从而提高了图像的检索精度.实验结果表明,这种基于局部颜色特征的图像检索算法适合于画面明显按分块变化的图像.     

Image Retrieval Approach Based on Intuitive Fuzzy Set Combined with Genetic Algorithm

Aiming at shortcomings of traditional image retrieval systems,a new image retrieval approach based on color features of image combining intuitive fuzzy theory with genetic algorithm is proposed.Each image is segmented into a constant number of sub-images in vertical direction.Color features are extracted from every sub-image to get chromosome coding.It is considered that fuzzy membership and intuitive fuzzy hesitancy degree of every pixel's color in image are associated to all the color histogram bins.Certain feature,fuzzy feature and intuitive fuzzy feature of colors in an image,are used together to describe the content of image.Efficient combinations of sub-image are selected according to operation of selecting,crossing and variation.Retrieval resuits are obtained from image matching based on these color feature combinations of sub-images.Tests show that this approach can improve the accuracy of image retrieval in the case of not decreasing the speed of image retrieval.Its mean precision is above 80%.     

融合对象颜色和边缘特征的图像检索

由于图像内容特性的复杂性,对图像特征的抽取、索引及检索匹配计算量巨大,空问模型向量动辄几百上千维,使基于内容的图像信息检索在Internet上的应用面临着所谓的“维数灾难“问题。提出了一个新的图像检索模型,该模型融合了颜色的空间分布信息和对象的形状特征。颜色特征采用改进的HSV模型——扇形模型描述;对象的边缘特征采用Canny方法进行计算,并通过Hough变换产生描述对象形状特征(相对位置和方向)的空间信息;图像的相似性比较采用两个全局性向量距离描述。实验结果表明,该模型比采用单一特征(颜色)具有更高的检索效率,是高效率和合理检准率的良好折中。     

基于主色偏差矩阵的图像检索方法

颜色特征是图像检索领域中最为重要的视觉特征之一.对于基于颜色的图像检索系统,其性能在很大程度上取决于颜色特征的描述和匹配方法的有效性.本文使用主色偏差矩阵来描述颜色特征,并使用相关系数进行相似性度量.经实验证明,该方法对于图像的几何变换和空间变换,具有较高的检索查全率.     

基于颜色和纹理特征的图像检索技术研究

为改善单一特征图像检索方法的局限性和传统综合特征检索方法计算复杂度高的问题,提出一种综合特征的图像检索新方法:将Tamura纹理特征与抗几何形变的小波变换纹理分析方法相结合提取出13个纹理特征分量,在小波分解得到的低频区域中进行颜色直方图的提取,从而实现了颜色和纹理特征相结合的图像检索系统.实验表明,该方法在不明显增大计算量的情况下比单一特征的图像检索具有更好的检索效果.     

基于主色连通区域纹理谱特征的图像检索

借鉴纹理谱特征的概念,本文提出并实现一种结合图像主色连通区域信息及其纹理谱特征的图像检索方法.该方法基于图像的主色连通区域,结合图像的颜色构成和分布信息,提取图像的每个主色连通区域的纹理谱特征,并采用线性加权直方图相交法作为相似性度量函数,同时分析并给出了适用于本文方法的加权函数取值方式.本文方法将颜色信息与纹理特征有效地结合在一起,在不增加太多计算时间的条件下,提高了检索质量.     

混合跨域神经网络的草图检索算法

基于草图的跨域图像检索任务以手绘草图为输入,从彩色图像数据库中检索得到最相似的图像.为了在基于草图的图像检索任务中,更好地融合来自草图和彩色图像的特征,本文提出了用于草图检索任务的混合跨域神经网络,由草图特征提取分支与异构特征融合的彩色图像网络分支组成.该网络提取获得手绘草图、正负样本彩色图像及其边缘轮廓的特征表示,并将彩色图像及其草图近似图(即彩色图像的边缘轮廓)进行特征融合,作为彩色图像特征,弥补了手绘草图与彩色图像直接匹配的跨域差距.通过对网络模型的参数与网络结构等方面探索,进一步优化草图检索算法.在Flickr15K草图检索数据集上的实验结果表明,本文提出的方法优于当前其他先进的草图检索算法,在检索平均精确度这个客观指标上达到了0.5848,相比其他方法中指标最优的值提升了0.0522.