一种图像检索的新方法

介绍了一种新的图像检索方法 ,它使用简单的 0 ,1序列模式 ,只需对图像的像素作一次遍历 ,就能提取出所要的特征量 ,进行图像检索。与各种传统的基于内容的图像检索方法相比 ,该方法无需对图像抽取任何统计特性的特征 ,也不必作复杂的运算处理 ,所以非常有效 ,具有实用性。     

特征匹配在0、1序列模式的图像检索算法的应用

对使用0、1序列模式进行图像检索的方法进行了深入研究,在提取特征串方面对原算法进行了改进【1】。     

一种海量图像中低复杂度检索模型仿真

由于海量图像中的数量规模大,造成有相同图像检索特征的干扰图像过多,图像低层视觉特征和高层区分特征之间存在的差异度过小,传统的图像检索方法难以充分表达图像的可检索的差异化特征信息,造成图像检索方法鲁棒性不强,检索误差大.提出一种运用图像细微特征区分概念的低复杂度海量图像检索优化方法.针对检索图像的灰度差异,进行图像归一化处理,最大化减小海量图像相似特征对检索方向的消极影响,依据SIFT算法,通过寻求图像极值点的坐标、尺度空间及方向实现对图像细微特征的提取,根据图像颜色的直方图相交的相关理论,计算图像的特征相似度,实现检索图像与目标图像特征相似度匹配,完成对细微特征区分的海量图像检索.实验结果表明,利用改进算法进行细微特征区分的海量图像检索,能够提高检索精度.     

基于多特征融合的面料图像检索系统

面料图像具有数据量多、信息量大的特点,传统的检索方法性能较低,不能实现对面料图像快速准确的检索.文章提出了一种基于多特征融合的检索方法,通过基于HSV颜色矩的算法提取颜色特征,采用Hu不变矩算法提取形状特征,利用Gabor小波提取纹理特征,将三种特征值设置不同的比重融合,整体比重值为1.根据相似性度量,对颜色特征、形状特征、纹理特征以及三项融合的特征进行图像检索,实验结果表明,采用基于多特征融合的方法进行面料图像检索,可以获得较好的检索效果.     

灰度共生矩阵检索纹理图像的算法研究

图像的特征提取和匹配是基于内容的图像检索技术的基础.针对典型纹理图像的检索问题,给出了共生矩阵特征统计量的合理提取方法.在此基础上,结合特征匹配技术实现了基于共生矩阵的纹理图像检索系统.测试了不同度量函数以及不同的特征统计组合对检索结果的影响.研究表明,提取共生矩阵的四参数,用加权街区距离进行图像匹配,可获得相对较好的检索效果.     

基于Hadoop的大规模图像存储与检索

图像数据的指数型增长使得传统单机的图像检索在处理大规模图像时面临着检索速度慢、并发性差、检索准确率低的问题。由于图像特征文件都是小文件,本文提出将图像特征小文件进行适当的合并后存储于Hadoop的分布式文件系统HDFS中,实现大规模图像的快速存储和读取;为了适应大规模的图像检索,对图像Fisher向量进行二值化处理,并利用MapReduce并行编程模型实现基于二值Fisher向量和SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征的并行检索。在INRIA Holidays数据集、Kentucky数据集和Flicker1M数据集上的实验结果表明该方法扩展性强,能够取得较好的检索准确率,有效减少检索时间,提高检索速度,是一种高效的大规模图像存储和检索的方法。     

一种新的基于本体论描述的内容图像检索模型

分析了基于内容的图像检索中存在的问题,利用本体论方法建立图像底层特征本体及特定类图像本体.同时,定义了图像描述因子并建立相应的图像组合规则.最后,利用图像的底层特征进行图像检索,结合多分类支持向量机,实现图像底层特征与高层描述信息的关联,进而实现了图像语义检索,缩小了"语义鸿沟"对基于内容的图像检索的影响.实验结果表明本模型能够提高基于内容的图像检索的准确率,同时,经过3～5次反馈,可以实现语义检索功能.     

基于熵和块匹配的图像检索技术

提出了一种图像熵和特征块匹配相结合的图像检索方法.为了提高图像的检索精度和效率,首先用计算图像熵并与设定的闭值比较实现对图像库的预分类;然后利用Harris算子检测出图像的特征点,用以特征点为中心的特征块的前三阶颜色矩来描述特征块的特征;进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离并进行仿真.仿真结果表明,算法中所使用的特征块更全面、更精确地描述了图像的视觉信息,实现相似度计算的方法简单和高效,证明分级检索方法在保证图像检索效率的前提下,极大地缩短了检索时间.     

图像检索中一种新的相关反馈机制

1.引言近年来,随着图像数据的大量增加,对图像进行智能化、基于内容的处理愈来愈引起人们的极大兴趣。除了使用手工输入的关键字外(基于文本的方法),其于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)系统也使用图像的视觉特征来建立图像索引,所使用的图像低层特征包括:颜色、纹理和形状等。在CBIR系统中,最常用的检索模式是“例子查询”(Query By Example,QBE),即首先由用户选取一个或多个例子图像(Query Images),然后,系统自动地从图像库中检索出与其相似的数据库图像。在这种检索模式中,系统的检索能力完全依赖于图像特征的性质以及用户所选取的例子图像的质量。到目前为止,大多数研究均侧重于寻找一种最好的图像表示方法,而对于人在CBIR系统中的作用以及检索过     

基于Internet的图像检索

随着Internet的迅速发展,在查找图像信息时因其信息资源量大而不能准确地找到所需的图像信息,所以一种基于Internet的图像搜索引擎也就应运而生了.提出利用爬虫技术实现可定位的图像搜索与获取,并分析和比较了基于内容和关键词的图像检索方法,讨论了上述方法在图像检索应用中的问题,进而提出将上述两种方法相结合的检索策略.与其它传统图像检索引擎相比,实验结果表明提出的策略能实现图像的定位检索,并有效提高图像检索的准确率.     

Spatial inference and similarity retrieval of an intelligent image database system based on object's spanning representation

In this paper, we presented a novel image representation method to capture the information about spatial relationships between objects in a picture. Our method is more powerful than all other previous methods in terms of accuracy, flexibility, and capability of discriminating pictures. In addition, our method also provides different degrees of granularity for reasoning about directional relations in both 8- and 16-direction reference frames. In similarity retrieval, our system provides twelve types of similarity measures to support flexible matching between the query picture and the database pictures. By exercising a database containing 3600 pictures, we successfully demonstrated the effectiveness of our image retrieval system. Experiment result showed that 97.8% precision rate can be achieved while maintaining 62.5% recall rate; and 97.9% recall rate can be achieved while maintaining 51.7% precision rate. On an average, 86.1% precision rate and 81.2% recall rate can be achieved simultaneously if the threshold is set to 0.5 or 0.6. This performance is considered to be very good as an information retrieval system.     

基于数据隐藏的图像检索系统

本文提出一种新的图像检索系统，采用数据隐藏算法把图像的标注信息和特征信息嵌入压缩域图像中，用于快速检索。由于DCT在图像压缩中得到了广泛的应用，本文分析了基于DCT的JPEG图像格式编码流程，实现了一种基于JPEG压缩的数据隐藏算法。实验结果表明，该算法未引起图像质量明显下降，可嵌入较多数据。     

Web image retrieval using majority-based ranking approach

Web image retrieval has characteristics different from typical content-based image retrieval; web images have associated textual cues. However, a web image retrieval system often yields undesirable results, because it uses limited text information such as surrounding text, URLs, and image filenames. In this paper, we propose a new approach to retrieval, which uses the image content of retrieved results without relying on assistance from the user. Our basic hypothesis is that more popular images have a higher probability of being the ones that the user wishes to retrieve. According to this hypothesis, we propose a retrieval approach that is based on a majority of the images under consideration. We define four methods for finding the visual features of majority of images; (1) majority-first method, (2) centroid-of-all method, (3) centroid-of-top K method, and (4) centroid-of-largest-cluster method. In addition, we implement a graph/picture classifier for improving the effectiveness of web image retrieval. We evaluate the retrieval effectiveness of both our methods and conventional ones by using precision and recall graphs. Experimental results show that the proposed methods are more effective than conventional keyword-based retrieval methods.     

局部累积直方图在彩色图像检索中的应用

局部累积直方图通过对颜色空间进行相似色区间划分，在每个区间内应用累积直方图法对图像的颜色特征进行提取，使得根据颜色对图像的检索更加合理有效。本文通过在HSI空间对色调和饱和度进行合理划分，并对图像间色调、饱和度和亮度进行匹配、加权求和，给出了根据局部累积直方图计算图片间相似值的一种具体算法。实验证明，该算法实现简单，检索速度、查全率、准确率均高于一般累积直方图法。     

基于分数傅里叶变换的混沌图像加密方法

基于混沌映射的图像置乱是图像加密的一种常用方法，加密过程利用Logistic混沌动力学系统过程既非周期又不收敛，且对初始条件敏感的特性，产生实数值混沌序列。对数字图像进行空域置乱和分数傅里叶变换，实现图像的双重加密。计算机模拟表明该方法具有很好的加密效果。     

Spatial reasoning and similarity retrieval for image database systems based on RS-strings

In this paper, we propose a rotation-invariant spatial knowledge representation called RS-string. Then we present the string generation algorithm to automatically generate RS-strings for segmented pictures. We also propose the spatial reasoning and similarity retrieval algorithms based on RS-strings. The similarity retrieval algorithm is much more flexible than all previous 2D string representations because our approach can consider every possible view of a query picture. Thus the system does not require the user to provide a query picture which must have the same orientation as that of a database picture. Finally, we provide several examples to demonstrate the capabilities of spatial reasoning and similarity retrieval based on the RS-string representation.     

干扰图像快速检索算法

文章提出了一种适用于大规模数据集的图像检索算法，目的是在有干扰的情况下，准确地找出目标图片。本文采用局部特征算子作为衡量标准，又创造性地在每个视觉词袋后[1]建立图像索引，形成以特征算子为基元的带权视觉词典结构，在保证检索精度的前提下尽可能的提高检索速度，更好的满足了大规模数据对效率的要求。实验证明，该算法具对存在一定干扰的图像效果显著，鲁棒性强，达到了国际一流水准。     

基于树状小波分解的纹理图象检索

针对图象检索应具有简单、快速、有效等要求,提出了一种采用树状小波分解特征的纹理图象检索方法,该方法可以在相应的能量准则下,自适应地对图象进行了带分解,同时可利用小波函数分解的多分辨率与多方向特性,来形成能够在一定程度上对图象进行精确描述的特征矢量;在此基础上,又采用基于图象特征值的主分量分析方法,有效降低了特征矢量的维数;另外,基于用户需求的分层检索,还满足了用户不同层次的需求。实验结果表明,该算法快速,有效,具有较强的应用价值。     

基于内容的图像检索中的一种多维索引算法

由于图像信息越来越丰富,因此,基于内容的图像检索成为一个重要研究课题。在基于内容的图像检索中,需要解决的关键问题之一就是如何快速、有效地搜索。该文提出了一种与特征维数相关性极小的多维索引方法,从而提高了检索效率。该方法尤其适合于用户对查准率要求不高的情况下相关图像的查询。