利用差分矩阵进行基于内容的图像检索

随着大容量图像数据库的广泛应用,基于内容的图像检索(CBIR)技术成为对其进行管理和检索的有效手段.文中提出了一种基于灰度变化进行基于内容的图像检索的方法,利用差分概念提取出图像的差分矩阵,再从中提取特征进行度量.给出了对自然图像库检索的实验结果,实验表明,采用该方法比空间颜色直方图与共生矩阵等方法能取得更好的检索效果.与颜色空间直方图和灰度共生矩阵的比较实验证明差分矩阵的方法在速度和结果上都有比较好的效果.     

利用差分矩阵进行基于内容的图像检索

随着大容量图像数据库的广泛应用,基于内容的图像检索(CBIR)技术成为对其进行管理和检索的有效手段。文中提出了一种基于灰度变化进行基于内容的图像检索的方法,利用差分概念提取出图像的差分矩阵,再从中提取特征进行度量。给出了对自然图像库检索的实验结果,实验表明,采用该方法比空间颜色直方图与共生矩阵等方法能取得更好的检索效果。与颜色空间直方图和灰度共生矩阵的比较实验证明差分矩阵的方法在速度和结果上都有比较好的效果。     

一种综合颜色和纹理特征的图像检索算法

对图像颜色特征和纹理特征进行了研究。在图像颜色特征方面,利用人类的视觉特性,对图像不同分块的主色进行确认和加权处理,获得加权主色颜色特征;在纹理特征方面,利用统计法和结构法构造灰度-差分基元共生矩阵来提取纹理特征。在此基础上,通过高斯归一化方法将颜色特征和纹理特征进行综合,形成最后的图像检索特征,并给出了利用该特征的图像检索算法。实验结果表明,所提出的灰度-差分基元共生矩阵特征提取较传统的灰度共生矩阵特征更加精细,在此基础上综合利用颜色和纹理特征的图像检索方法具有更好的检索精度。     

基于色彩共生矩阵的CBIR方法

介绍了一种基于色彩共生矩阵提取颜色-纹理特征的图像检索方法。在灰度共生矩阵方法的基础上,发展出色彩共生矩阵方法,解决了灰度共生矩阵方法不能有效处理真彩色图像的缺陷,并从色彩共生矩阵中提取颜色和纹理特征用于图像检索。该方法易于实现、特征库简洁高效,且具有较好的检索效果。     

基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法

当图像发生旋转或大小改变显著时,用已有的基于灰度共生矩阵的图像检索方法,不能很好地给出检索结果,在此基础上,该文提出一种基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。该方法将原图像作平滑处理得到平滑图像,然后将原图像和平滑图像组合起来得到广义图像灰度共生矩阵,提取该矩阵的统计特征量后,将其组成向量并归一化后用于检索。该方法引入了图像的空间信息,对于图像旋转和尺寸变化均不敏感。实验结果与性能比较表明,新方法的效果优于单纯的灰度共生矩阵法。     

改进的基于广义图像共生矩阵的图像检索方法

综合考虑了传统灰度共生矩阵法与基于广义图像灰度共生矩阵法各自的优点,提出了改进的基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。新方法构造了广义图像四个方向的灰度共生矩阵,并提取四个共生矩阵的纹理参数进行检索。实验结果表明,新方法对图像的旋转及尺寸变化具有更好的检索性能。     

基于色彩共生矩阵的图像检索方法

本文介绍了基于色彩共生矩阵的图像检索方法。在灰度共生矩阵的基础上,我们提出了色彩共生矩阵的概念,并从中提取出颜色和纹理特征进行图像检索。该算法易于实现,特征库简洁、高速、且具有较好的检索效果。     

基于EBP-OP算法与纹理特征的图像检索

基于纹理特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。文章提出了一种基于图像纹理特征与多层前馈神经网络EBP-OP算法的图像检索方法。首先运用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征,然后用EBP-OP算法对提取的纹理特征进行分类,并在此基础上实现一组纹理图像的检索,实验证明这种方法是有效的。     

基于方块编码纹理特征的图像检索算法研究

提出了一种新的基于方块编码(BTC)的图像纹理检索算法.首先将检索图像分成互不重叠的子图像块,然后利用BTC的思想来对这些图像块进行编码,进而进一步定义图像的纹理基元并以此作为图像的纹理描述,提出了一种改进的基于纹理基元的灰度共生矩阵来获得纹理特征,以此进行图像检索.实验结果表明,文中提出的算法比传统的灰度共生矩阵算法和颜色共生矩阵算法具有较高的检索准确度.     

基于四像素共生矩阵的图像检索

传统的灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法,它在图像理解和计算机视觉研究领域已得到了广泛的应用。为了更有效地进行图像检索,提出了一种新型的共生矩阵描述子,它是通过描述4个像素的空间相关性来进行图像检索。利用该共生矩阵描述子进行图像检索时,首先在RGB颜色空间中计算彩色梯度,然后利用四像素共生矩阵来描述图像特征,并用于基于内容的图像检索。实验结果表明,四像素共生矩阵描述子能够结合颜色、纹理和形状特征,因此检索性能优于灰度共生矩阵和颜色相关图。