基于混合引力搜索的自适应特征提取算法

为提高基于内容的图像检索( CBIR)算法的检索性能,提出一种同时进行自适应特征提取和选择的CBIR算法。该算法通过同步特征提取和选择,减少低级视觉特征和高级语义之间的语义差距,使用参数化小波提高图像细节的准确度,利用混合引力搜索算法优化颜色直方图特征中母小波函数和量化间隔参数。在Corel收集的1000幅图像上的实验结果表明,相比最相关特征算法、引力搜索算法和支持向量机的融合算法、模糊颜色直方图和模糊字符串匹配的融合算法,该算法的检索精度较高,平均耗时较少。     

一种新的多特征彩色图像检索方法

提出了一种新的多特征彩色图像检索方法。该算法结合MPEG-7视觉内容描述对真彩色图像进行量化处理,并利用模糊颜色直方图提取主色及其所占百分率作为颜色特征;对图像进行小波变换,并提取小波域子带图像能量作为纹理特征;综合上述2个特征计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该方法具有较好的查准率和查全率。     

模糊颜色直方图在基于内容的图像检索中的应用研究

本文提出一种子模糊颜色直方图构造方法,采用模糊C 均值聚类算法对彩色图像进行颜色聚类,利用模糊理论的隶属函数,通过计算每个像素对颜色聚类中心的隶属度构造颜色直方图,将得到的模糊颜色直方图作为表示彩色图像的特征向量进行基于内容的图像检索实验,实验结果表明本文提出的方法具有较高的检索准确率和研究价值。     

基于人眼感知度的分块加权图像检索*

提出了一种基于人眼感知度的图像检索算法。该算法首先由像素的人眼感知度的计算得到各分块的权值,然后对分块的LBP纹理直方图和HSV颜色直方图进行加权处理,综合纹理和颜色特征进行图像检索。实验结果表明,该算法结合了局部图像的相关性,利用了纹理和颜色特征的互补能力,检索结果符合用户所需并具有较好的查准率和查全率。     

基于颜色和基元特征的图像检索

为了有效地提高图像检索性能,提出一种基于基元特征和颜色特征相结合的图像检索方法。检测彩色图像的边缘梯度,对其进行变换获得基元图像。以基元图像的重心为基准点计算各点到重心的距离,求得基元重心距离直方图。对基元图像中的每一个基元在4个不同方向投影,求得基元投影直方图。将彩色图像在RGB空间量化到64色颜色空间,得到彩色图像的颜色直方图。利用以上3个直方图描述图像特征,并用于图像检索。实验结果表明,该算法的查全率和查准率均有较大提高。     

一种基于颜色的数字图像检索技术研究

传统的基于直方图的图像检索算法对图像颜色空间位置信息无法正确反映,如果两幅图像的直方图相同,就会对检索结果造成误差。鉴于此,本文提出了一种新的图像检索算法,该算法综合了图像的颜色、灰度以及空间信息提取图像特征向量等。先建立图像的颜色直方图和灰度直方图,并进行量化,然后在颜色进行区域检索。通过实验证明,相对于传统的基于直方图的算法,本文提出的新算法,对于检索精度有很大的提高。     

一种新的文物图像检索方法

针对大学数字博物馆数据库中文物图像的特点,提出了一种新的文物图像检索方法。特征提取采用基于分块图像建立模糊颜色直方图;模糊颜色直方图的建立不仅考虑了不同颜色索引像素之间的差异,也考虑了同一颜色索引像素间的差异;图像分块策略结合了文物图像的颜色特征与形状特征。一种新的图像相似性度量方法---交互信息距离(MID)用来进行相似性匹配。参数AVRR/IAVRR用来进行检索性能评价,评价结果表明,本文的方法在文物图像检索中具有较高的检索准确率。     

基于广义直图的图像检索方法

文中提出了一种基于广义直方图的图像内容检索方法。首先,论文把图像和它的平滑图像组合起来,形成一个二元组,称之为“广义图像”,广义图像的直方图称为广义直方图;其次,把图像颜色空间聚类算法推广到广义图像;最后,利用传统直方图方法的检索原理,根据广义直方图对广义图像进行检索,从而实现对原图像的检索。实验结果表明,新方法非常有效,与传统直方图方法相比,较大地提高了输出精度。     

基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法

将数据挖掘的聚类算法应用到基于内容的图像检索中可以有效提高检索的速度和效果。模糊聚类算法更符合图像检索本身所具有的模糊性,但这种方法存在聚类分析时间过久影响检索性能的问题,因此本文提出了一种基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法。首先对图像库中的每幅图像进行分块,并提取出每一块的优化颜色特征信息;然后采用模糊C均值聚类算法对得到的颜色特征向量进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;最后计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度,按照相似度的大小返回检索结果。实验表明,本文提出的方法不仅具有较高的查全率和查准率,而且提取的特征维数较少,聚类时间短,检索速度快。     

H-S直方图在图像检索中的应用

为了改进普通颜色直方图只能表征全局颜色分布,并受光照等因素影响的缺点,提出了一种新的色度-饱和度直方图.该直方图将HSI彩色图像模型的H分量和S分量的中心矩作为限制条件,得到一组新的图像特征统计信息,形成H-S直方图.将H-S直方图应用于图像检索算法,实验证明,在保持查全率不变条件下,提高了图像查准率.     

基于颜色和梯度方向共生直方图的图像检索

为有效融合图像的形状、颜色等特征,提出一种基元梯度方向共生直方图和颜色直方图的彩色图像检索算法。首先将图像划分为4×4互不重叠的基元,并根据基元的梯度平均幅值把基元分为视觉均衡基元和视觉非均衡基元;接着计算视觉均衡基元的平均颜色值,并将其在HSV空间中量化到72色颜色空间,构建视觉均衡基元颜色直方图作为彩色图像的局部颜色描述子;然后将图像中各像素点颜色值在HSV空间量化到72色颜色空间,获得图像的全局颜色直方图;最后在视觉非均衡基元中构建梯度方向共生直方图描述图像的形状特征。融合局部颜色描述子、全局颜色直方图和形状特征构成彩色图像检索特征矢量。实验结果表明,所提算法能够准确描述彩色图像的颜色和形状特征,具有很好的旋转不变性和尺度不变性。相似性度量非常有效,查全率和查准率均有较大提高。     

基于模糊逻辑的图像检索研究

提出一个基于模糊逻辑的图像检索系统.该系统使用模糊语言变量描述图像特征之间的相似性程度,而非图像特征本身,使得图像相似性推理能以非线性方式进行;模糊规则建立在用户对对象的认知基础之上,能够反映用户主观感知.由于具有相似特征变化范围的不同对象可以适用于相同的规则,使得算法对检索图像的不同类别具有良好的鲁棒性.另外,提出一种改进的直方图--平均面积直方图,以提取色彩特征.实验结果表明了模糊检索系统的有效性与可行性.     

一种用于图象检索的综合模糊直方图方法

随着多媒体技术的迅速发展,如今虽然在高带宽计算机网络上已能共享传播图象数据,但这也使得信息交换中的可视数据量急剧增加,同时给研究者们提出了有效检索图象的难题,为了能够快速准确地检索图象,提出了一种用综合模糊直方图进行图象检索的方法,该方法综合使用了颜色和纹理特征,首先将图象分块处理,得到了图象在HSI空间的颜色模糊直方图,然后用纹理特征对颜色模糊直方图进行扩展,从而得到综合模糊直方图,同时还给出了抽取图象颜色和纹理特征的方法和建立图象综合模糊方图的计算过程,并用上述方法对一个200幅彩色图象的图象库进行检索,实验结果表明,使用综合模糊直方图能有效地提高图象检索的准确度。     

基于颜色体积直方图的图像检索

HSV颜色空间能够较好地模拟人类视觉系统感知颜色的模式。为了更好地利用HSV颜色空间的优点,提出了一个新型的特征描述子(称之为颜色体积直方图),并且将其应用于图像检索。它首先把彩色图像从RGB空间转换为HSV颜色空间,然后把彩色图像均匀量化为72种颜色,最后利用颜色体积来描述图像特征。该算法在具有15000张彩色图像的Corel图库上进行了实验。结果表明,提出的彩色体积直方图能够结合颜色和空间特征,检索性能明显高于颜色直方图和局部二值模式直方图。     

利用聚类算法提高基于内容的图像检索准确率

给出了一种基于内容的图像检索算法,该算法使用了图像的颜色直方图作为图像的检索特征,并且利用了K均值聚类算法以及用户相关反馈技术来提高检索的准确率。     

融合主曲率与颜色信息的彩色图像检索算法

针对当前图像检索算法存在特征维度高、检索耗时久、精度低等问题,提出一种基于颜色信息和纹理信息相融合的图像检索算法.首先对彩色图像进行颜色量化和统计以获取其颜色直方图,利用海森矩阵提取彩色图像的表面几何结构曲率信息,并根据提取的曲率信息构建方向梯度加权联合直方图;然后对获得的颜色直方图和加权联合方向梯度直方图进行融合,得到最终检索结果.与其他算法在Corel-1k,FTVL和COIL-100数据库上的实验结果表明,该算法具有精度高、维度低的优点.     

一种基于基元的彩色图像检索方法

结合基元与颜色特征,提出一种基于基元的彩色图像检索算法,该算法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV空间上,并将图像量化为256种颜色,然后定义五种基元类型对图像进行基元分析得到基元图,利用颜色直方图描述基元图的颜色特征,利用改进的直方图相交算法进行相似度度量。实验结果表明：提出的算法能有效地去除背景颜色对图像目标的检索影响,而且较之用灰度边缘检测的边缘代替彩色图像边缘而进行的检索,能更好地反映彩色图像的纹理和边缘特征,具有较高的查准率和查全率。     

彩色图象的联合分布表示及检索技术

随着图象数据的大量涌现,基于内容的图象检索技术已成为图象数据库领域的研究热点,在图象检索系统中,由于颜色直方图方法简单方便,所以它已成为CBIR系统中最常用的一种技术方法,然而,经典的颜色直方图方法存在诸多缺陷,例如它不能表示图象中的空间分布信息。为此,人们提出了直方图细化技术,即将图象的颜色分布表示扩充成为颜色和其他相关特征的联合分布。为了进一步提高图象检索能力,在分析图象特征的基础上,给出了两种加权直方图模型;其一是将图象的颜色分布和细节信号能量的分布集成到单个直方图之中;另一种模型是将图象颜色及其边界强度的联合分布集成到一个直方图中。这两种方法不仅保持了经典直方图简单方便的特点;同时又有效地将空间信息集成到直方图中,实验结果表明,这些加权直方图表示均具有较强的图象辨别能力。     

基于多特征融合的图像检索算法

为有效提取和描述图像特征,提高图像检索性能,提出一种基于纹理、颜色和形状多特征融合的图像检索算法。检测彩色图像的边缘,对其进行变换得到基元图像。遍历基元图像得到基元共生矩阵,对每个基元求梯度值得到基元梯度直方图。将彩色图像量化到64色颜色空间,得到对应的颜色直方图。利用上述3个特征量描述图像特征,并用于图像检索。实验结果表明,与BCTF和MCM算法相比,该算法的查全率和查准率较高,计算复杂度较低。