基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法

颜色特征是重要的图像视觉特征,颜色相关图则是当前基于内容的图像检索中常用的特征描述符,但现有基于颜色相关图的图像检索算法存在计算复杂度高、检索精确度低的问题。为此,提出基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法。给出一种新的颜色特征描述符——颜色互信息,通过计算颜色相关图特征矩阵中每个颜色与其周围颜色的平均互信息,得到不同颜色之间的全局及空间分布特性,并作为新的颜色特征矢量,以降低计算复杂度。同时采用外部特征矢量归一化方法结合颜色互信息与颜色自相关算法,以提高检索精确度。实验结果表明,该算法可有效降低计算复杂度,提高实时响应性能和检索精度。     

基于色彩与形状信息特征的图像检索算法研究

针对单独用颜色特征并不能很好地表达图像内容的问题,提出了综合利用颜色和形状特征进行图像检索的方法。由于颜色直方图无法表达空间分布信息,因此采用的颜色特征为颜色自相关图,并对色调进行重叠量化。而形状特征采用边缘方向直方图,并对方向进行重叠量化。仿真实验表明,综合利用颜色和形状特征比单独用颜色和形状特征进行图像检索的效果要好,提高了图像检索的查准率。     

二级分区下颜色融合纹理的刑侦图像检索

多数刑侦图像检索算法缺乏图像局部特征的提取,从而导致检索精确度较低。对此,提出一种新的二级分区下颜色融合纹理的刑侦图像检索算法。该算法采用二级分区将图像划分成多个局部区域;提取局部区域的颜色自相关图特征和双树复小波结合多方向多参数的灰度共生矩阵的纹理特征;以串行的方式融合局部区域特征。使用核主成分分析法(Kernel Principle Component Analysis,KPCA)进行特征选择,以欧式距离作为相似性度量实现检索。通过在两个刑侦图库的实验结果表明,该算法的平均精确度均高于传统的刑侦图像检索算法,具有良好的检索效果。     

一种基于空间特征的图像检索法研究

在基于内容的图像识别技术中,颜色自相关图是一种常用的图像颜色特征提取法。文章在此基础上,考虑图像结构特征,通过对图像进行水平和垂直两次扫描,分别建立图像相似区域的变化图。该算法和颜色自相关图一并应用到SOM网络上,实现了一个基于颜色特征和结构特征的图像分类。编程实验结果表明:新算法可以较好地提高基于内容的图像检索的准确性,避免了仅靠图像的颜色特征进行分类和搜索的不能描述图像宏观结构的缺点。     

基于梯度基元聚合矢量的图像检索算法*

针对图像检索中多特征融合问题,提出了一种基于梯度基元聚合矢量的图像检索算法。该算法在改进的HSV颜色空间计算边缘梯度,通过定义的基元模板扫描梯度图像,生成梯度基元图像,将基元和非基元像素分别组合成聚合和非聚合像素集合;最后利用颜色自相关图算法对上述两个集合提取特征矢量,实现了融合颜色、形状、纹理和空间信息等多特征的图像检索。实验结果表明,该算法能够融合颜色、形状、纹理和空间信息,有效地提高了基于内容的图像检索的查准率和查全率。     

一种基于颜色特征的图像检索方法

提出了一种新的基于颜色自组织聚类的图像检索算法。该算法根据颜色在图像中的分布信息，通过对像素点的加权处理确定最佳的颜色初始聚类数目，将经过加权处理的像素点进行聚类，得到图像主要颜色的统计特征，同时，在分析了主要颜色在图像中的散布情况后，利用主色的矩特征来描述各个主色在图像中的空间分布特征，结合颜色的统计特征与空间分布特征来描述图像的内容，保证了图像在局部和整体上的一致性，实验结果证明，该算法的检索精度明显要高于传统的仅基于颜色统计特征的检索精度。     

基于二进制颜色相关矩阵的图像检索方法

提出一种基于二进制颜色相关矩阵的图像检索方法BMCCM。该方法利用RGB分量颜色不变量模型对原始图像进行量化,计算变换后图像的颜色相关矩阵,对相关矩阵进行二值化,并利用Jaccard系数衡量图像特征间的相似度,完成图像的检索。实验结果表明,BMCCM的检索准确度及效率明显高于颜色直方图和颜色(自)相关图。     

基于颜色和纹理特征的遥感图像检索

针对单一特征遥感图像检索的局限性和传统综合特征检索方法计算复杂度高的问题,提出了一种基于纹理特征和颜色特征的遥感图像的检索。在分析了现存遥感图像的检索方法后,得出了用颜色特征及Gabor小波提取出的纹理特征进行图像检索的总体思路。设计了一组多尺度和多方向的滤波器组,优化并选择滤波器组的各参数。首先对图像进行滤波,然后再进行纹理特征的提取,最后用颜色直方图对遥感图像进行颜色特征提取,最终将融合这两种图像特征,设计并实现一个基于颜色特征和Gabor小波纹理特征的图像检索原型系统。在进行图像检索时将纹理特征和颜色特征融合对图像库进行图像检索。由实验结果表明,所提出的方法是有效的。     

利用颜色进行基于内容的图像检索

提出了一种新的基于颜色的图像检索算法.该方法根据颜色在图像中的分布信息,通过对像素点的加权处理确定最佳的颜色初始聚类数目,将经过加权处理的像素点进行聚类,得到图像主要颜色的统计特征,同时,在分析了主要颜色在图像中的散布情况后,利用主色的矩特征来描述各个主色在图像中的空间分布特征,结合颜色的统计特征与空间分布特征来描述图像的内容,保证图像在局部和整体上的一致性,实验证明该方法的检索精度明显要高于传统的仅基于颜色统计特征的检索结果.     

基于颜色特征的图像检索

本文综述基于颜色特征的图像检索的一般方法，对颜色特征的提取和相似距离的计算，以及如何提高图像的检索精度进行了讨论，在此基础，本文提出一个新的研究方向，基于人眼视觉系统（HVS）模型的图像检索方法。     

基于色彩和边缘特征的图像检索方法

为了改善基于内容的图像检索的效果和提高其检索效率,提出一种基于色彩和边缘特征的图像检索方法。首先将RGB图像分成几个子图像的形式,然后,对于每一个子图像提取其色彩特征和边缘特征,其中边缘特征的获得采用了瞬时保持（MP）边缘检测技术。将这两种特征结合在一起使用,可以实现准确快捷的图像检索。实验结果表明,该方法在检索精度和检索效率上都高于Cheng的两种方法且所用的时间分别为Cheng的方法的10%和3%,检索精度提高近20%。     

基于颜色和形状特征的图像检索方法

提出了一种基于颜色和形状特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取形状特征时,结合颜色量化结果,利用图像分割提取图像的形状特征,利用两特征的加权距离计算图像之间的相似度,而后进行图像检索。实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

基于颜色和纹理特征的彩色图像检索

提出了一种基于颜色和纹理特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化处理的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取纹理特征时,结合颜色量化结果,设计了反映图像纹理变化的状态转移概率矩阵,在此基础上,提出采用颜色相关熵来描述图像的纹理特征。由于综合利用了图像的颜色及纹理特征,实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

综合分块颜色和基元共生矩阵的图像检索方法

提出了一种基于分块颜色直方图和纹理特征相结合的彩色图像检索方法。首先,该方法根据图像的背景和目标将其划分为两个区域,并对各个区域分别进行量化,提取颜色特征,计算图像之间的颜色距离;然后,用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征并根据欧式距离来度量图像间的相似性。最后,综合利用颜色和纹理特征的加权来检索图像。经过对多种类别图像进行实验,检索结果都表明,与传统的检索方法相比,此方法能够很好的满足用户的需求,具有较高的查准率和查全率。     

基于内容图像检索中的颜色特征描述

多媒体数据库应用需要有效的基于内容相似性检索方法。颜色特征由于其简单、计算复杂度低及对几何变换的不变性成为机器可自动提取的图像内容中最重要的特征。文章讨论了颜色特征的表示及其进展。直方图是使用最普遍的颜色特征描述符,它必须选择与人类视觉机制一致的颜色空间和量化模式。直方图与空间关系的组合可提高图像内容描述的精度,因而提供更好的颜色特征匹配。由于基于小波变换的编码技术已成为JPEG2000等图像编码标准的核心,因此基于小波变换系数特征描述方法已越来越受到重视。由于图像颜色的心理作用可影响观察者对图像的理解,如何建立与心理活动及视觉机制相适应的颜色特征模型,提取这些语义级的高级抽象内容是我们必须面对的挑战。     

基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测

针对基于语义的图像检索系统,提出了一种基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测方法。各种基于颜色、纹理和形状的全局特征都存在着众多信息冗余项和干扰项,而该文提出的局部颜色-空间特征则是利用语义概念层的先验知识进行特征降维后提取出的特征,它能更好地描述图像的语义内容,且具有容易提取、计算复杂度低的优点。实验结果表明,基于局部颜色-空间特征的概念检测方法优于基于全局特征的概念检测方法,将其用于图像检索后的检索精度比采用基于全局颜色特征的方法提高了36.4%。     

基于边缘网格的图像检索算法研究

为了准确高效地进行彩色图像检索，结合图像空间分布特性，提出了一种基于边缘刚格的图像检索新算法，不仅利用了彩色边缘的颜色统计信息，而且考虑了彩色边缘像素点的径向与角向分布特性。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息；然后将整个彩色边缘划分成局部刚格区域，并分别计算出每个网格区域的颜色直方图和纹理直方图；最后综合利用上述网格区域的颜色直方图和纹理直方图来计算图像间内容的相似度，用于进行彩色图像检索。仿真实验表明，该算法不仅能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像，并且具有较好的查准率和查全率。     

综合颜色和纹理特征的图像检索算法

基于内容的图像检索是当前多媒体信息检索的热点之一。基于内容的图像检索技术是根据对图像内容(特征)的描述和提取,在图像库中找到具有指定内容(特征)的图像。本文对图像颜色特征和纹理特征的提取、相似性度量等基于内容的图像检索的关键技术进行了分析和研究,并在此基础上,提出了一个基于颜色特征和纹理特征的图像检索算法并验证了其有效性。该算法采用HSV颜色空间的直方图作为颜色特征向量,采用灰度共生矩阵的四个纹理特征:能量、熵、惯性矩和相关性构成纹理特征向量,采用欧氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该算法实现的系统具有良好的图像检索功能。     

基于多特征的图像检索研究

为了有效地检索图像,基于内容的图像检索技术应运而生。利用直方图表达图像的颜色特征,利用Gabor滤波器组提取图像的纹理特征,在此基础上又提出综合利用颜色特征和纹理特征共同进行图像检索的方法。实验结果表明,综合特征检索的效果比单一特征检索的效果好。