基于相关聚合直方图的CBIR

在颜色直方图的基础上，结合图像的颜色、形状和纹理特征，提出了一种基于相关聚合直方图的图像检索算法．该算法通过集合聚合度的概念，在图像的颜色统计信息中融人了多粒度的空间聚合信息，具有对图像平移、旋转与尺度变化不敏感及检索性能受数据库大小变化影响较少等特点．为了验证算法的有效性，对该算法进行了性能比较实验．实验数据表明，该算法具有较好的检索性能．     

一种基于兴趣点颜色及空间分布的图像检索方法

提出了一种利用兴趣点进行图像检索的新方法．该方法把兴趣点作为图像中用户关注的视点线索,设计了一种基于兴趣点的环形颜色直方图,既利用了兴趣点的局部颜色特征,又考虑了兴趣点的空间分布结构,在保证检索算法对图像旋转、平移鲁棒性的前提下,克服了传统颜色直方图没有位置信息的缺陷．实验结果表明,该方法实现简单,有效提高了图像检索的效率．     

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.     

基于SIFT特征和颜色融合的图像检索方法

根据图像检索方法中颜色直方图存在的问题,提出了一种改进的基于分块和主颜色的颜色直方图提取算法;根据SIFT特征存在的问题,提出了一种改进的基于harris角点的SIFT特征提取算法。最后运用两种改进算法提出了一种融合颜色直方图和SIFT特征的图像检索算法。实验结果表明,本算法在功能及性能上优于其他算法,并具很好的鲁棒性。     

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.     

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.     

纹理融合新空间关系下颜色的刑侦图像检索

为提高刑侦图像检索的准确率,针对现有刑侦图像检索算法对图像颜色空间信息提取不足以及缺乏对局部纹理描述的问题,提出一种纹理融合新空间关系下颜色的刑侦图像检索算法。该算法通过3级分区划分图像,在计算颜色自相关图的基础上,利用图像块之间的街区距离反映颜色特征的空间关系。同时,使用具有旋转不变特性的局部二值模式(rotation invariant local binary patterns,RILBP)描述算子提取图像的纹理特征。并采用加权相似性度量融合颜色与纹理特征的相似性来实现检索。在刑侦图像库上的实验结果表明,该算法具有较好的检索性能。     

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.     

一种基于HSV空间的颜色相似度计算方法

传统的基于颜色直方图的颜色相似度计算方法的好处是与图像的旋转、平移和尺寸大小无关,但有一个非常明显的缺陷是颜色相似性与人对颜色的主观感觉的不一致,例如两幅看起来颜色完全不同的图像,如果它们的颜色直方图交集较大,那么由此计算出来的颜色相似度也较大。为克服此缺陷,该文给出了基于HSV颜色空间的两幅彩色图像之间颜色相似度计算公式,它既保留了传统方法计算相似度的好处,同时克服了其缺陷。实验结果表明,该算法可以得到更满意的检索结果。     

一种新的图像颜色特征提取方法

为了降低特征空间的维数,将图像的先验知识融合到采用SVM构造的分类器中,提出了一种新的基于HSV空间的20色非均匀颜色量化算法．与传统的颜色量化算法相比,该算法降低了时间和空间复杂度,提高了检索的准确率,易将图像的先验信息融合到SVM的核函数中,提高了分类效果．实验表明本文提出的图像颜色特征提取算法可成功应用于海量图像库检索和图像语义信息的自动提取．     

彩色图像分割在视频跟踪系统中的应用研究

在视频跟踪系统中,图像分割是进行跟踪的前期处理。只有在视频序列图像中有效的分割出运动目标,才能实现后续对目标的准确跟踪。提出一种混合算法,将一种基于灰度直方图的阈值化分割算法应用到了HSI颜色空间上,利用H进行阈值化,在阈值化之前,先根据R、G、B值对像素进行了筛选;文章应用董立菊等人提出的-种基于RGB空间的K均值聚类算法、一种基于灰度直方图的阈值化算法和混合算法,以目标颜色为特征,对彩色图像进行了分割;针对特定的视频跟踪系统,对各结果进行了比较,得出了结论,找出了较优算法——混合算法效果较理想,能够较有效的分割目标,为后续跟踪工作做好了前期处理工作。     

基于主色调的广义直方图图像检索方法

为了提高基于内容的图像检索的检出率，提出了基于主色调的广义直方图图像检索方法．该方法既考虑了位置信息，又提高了检索的速度，同时在检索过程中减少了图像间不同背景对目标的影响．实验结果表明，该方法取得了较好的检索效果．     

一种彩色图像质量客观评价方法

为了研究图像质量客观评价结果与主观质量评价结果不一致的问题,依据图像的灰度直方图作为统计特征可以应用于图像质量的客观评价理论,采用数据拟合方法,研究了彩色图像的基于分量理论和色彩量化理论的颜色直方图的图像质量客观评价方法,并分别给出了拟合直方图曲线的算法步骤,根据失真图像和参考图像的拟合系数之差的权值是否在可失真范围内给出图像质量的二元评价．实验中计算基于灰度直方图拟合的灰度图像的每像素的数据差值后,可知在小于等于5×10。时失真图像质量为优,该方法和数据也适用于失真彩色图像质量的二元评价．     

基于分块主色的图象检索

传统的基于颜色直方图特征的图象检索方法简单且易于实现,但其直方图求交运算量过大,而且丢失了颜色的空间分布信息。本文给出了一种基于分块主色的图象检索方法。该方法将图象分成相等的九个子块,依次统计每个子块的颜色直方图,用户可根据各子块的的不同重要程度而改变各子块的权值,最后给出了这种基于分块主色的检索方法中图象相似度的计算方法。实验表明,该方法一方面利用主颜色减少了直方图相交运算量;另一方面通过对图象分块保留了颜色的空间信息并能够有效地将目标从背景中区分出来,从而有效地提高了检索速度和检索精度。     

一种改进的HSV颜色空间量化方法及其应用

随着图像数据的海量增长,图像检索效率逐渐成为研究热点.为了提高图像检索的准确率,提出了一种改进的HSV颜色空间量化方法,细化色调H的分类,使量化结果更接近人类感知,并在此基础上采用分块策略进行仿真实验.实验结果表明,提出的方法能更好地描述图像的颜色特征,效果令人满意,具有一定的实用性.     

基于彩色直方图均衡化的自动白平衡算法研究

针对某些特殊光源下,如拍摄色温低于2500K或高于7000K时,图像偏色较严重的现象,提出了一种基于彩色直方图均衡化的自动白平衡算法。首先采用Roberts算子对图像进行边缘检测,对得到的图像进行直方图均衡化处理;然后选择参考白点区域,计算图像各通道的增益,用得到的增益值进行色温校正;最后,使用Matlab进行了仿真验证,直接观察实验结果。通过对比,提出的白平衡算法在特殊光源下也能进行正确调整,使白平衡能调整的色温范围更广且算法时间复杂度相对较低,可以广泛应用于数字图像产品中。