基于边缘特征的图像检索

颜色、纹理和形状等特征已经在基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)中得到广泛的采用,但边缘特征却没有得到应有的关注.在已有算法的基础上,文中提出了一种综合利用边缘幅度直方图和边缘角度直方图进行图像检索的新算法.实验结果证明,该算法能够有效地提高算法的检索精度.     

基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法

针对传统的边缘方向直方图在图像检索应用中的不足,提出了一种基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法。采用小波模极大值边缘检测算法提取图像边缘;根据图像边缘点的方向信息及其之间的空间分布特征得到聚合边缘方向直方图;通过循环移位计算直方图间的最小距离作为相似度,实现了图像检索。该方法具有较好的平移、旋转、尺度不变性。实验结果证明了该算法的有效性和可行性,并取得了较好的检索效果。     

基于显著封闭边界的图像检索算法

在分析了基于边缘的图像检索方法的缺点后，提出了一种基于显著封闭边界的图像检索新算法。它使用基于图论方法的边缘比算法从噪声图像中获取图像的显著封闭边界，然后以显著封闭边界来代表图像，每条显著封闭边界由两个特征：边缘幅度直方图和边缘角度直方图来刻画，并综合这两个特征进行图像间的相似性度量。实验结果表明，本文算法具有较高的检索准确率。     

一种基于彩色边缘综合特征的图像检索算法

图像特征的提取与表达是基于内容的图像检索技术基础。边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值。文中以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出一种基于彩色边缘综合特征的图像检索算法。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓。然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的3种直方图,即加权颜色直方图、角度直方图和梯度方向直方图。最后综合利用上述3种彩色边缘直方图计算图像间的内容相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该算法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。     

一种基于边缘综合特征的彩色图像检索算法

图像边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值。以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出了一种基于边缘综合特征的彩色图像检索新算法。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓;然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的两种直方图(边缘颜色直方图和边缘方向直方图);最后综合利用上述两种边缘直方图计算图像间的内容相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该算法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。     

基于边缘直方图的彩色图像检索算法研究

图像边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值.本文以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出一种基于边缘直方图的彩色图像检索新算法.该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓;然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的3种直方图(颜色直方图、距离直方图和角度直方图);最后综合利用上述3种边缘直方图计算图像间的内容相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该算法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.     

基于颜色、边缘综合特征的图像检索技术研究

在基于内容的图像检索技术(CBIR)中,颜色作为图像的一种重要视觉信息,已得到广泛应用.相对于图像的几何特征而言,颜色具有一定的稳定性,对缩放、平移、旋转具有很强的鲁棒性.目前基于颜色特征的检索技术很多,但也都有各自的局限性.提出一种新的图像检索算法,基于颜色、边缘二种特征的综合来完成图像的检索.在颜色特征中采取了聚类方法优化像素点颜色量化过程.通过加权处理,将基于颜色直方图的检索技术与基于边缘直方图的检索技术相结合,实现图像检索性能的显著提高.     

基于NSCT边缘直方图的草图检索

基于草图的图像检索,存在着大量的应用空间。针对查询草图和数据库图像的差异,提出了一种利用非降采样Cotourlet（NSCT）变换和边缘直方图的草图检索算法。利用NSCT变换分解图像,对所有子带进行边缘检测,提取子带的边缘直方图用来作为描述图像和草图的特征。将该方法与边缘直方图比较实验表明,其检索效果更准确。     

基于组合欧拉向量与边缘方向直方图的图像检索方法

在图像数据库中,如何有效检索和查询图像是一个重要的研究内容.文中提出一种结合组合欧拉向量与边缘方向直方图( EOH)的图像检索方法.首先,从边缘图像中提取组合欧拉向量特征进行图像检索(EEXO算法),其次,为更好地区分不同形状但欧拉特征相近的图像,将EEXO算法与EOH算法相结合提出EEXOEOH图像检索算法.实验结果表明,EEXOEOH算法与其它4种算法相比,具有较好的检索效率.     

基于边缘梯度方向直方图的图像检索算法

在基于内容的图像检索中,不同图像对形状细节的要求不同及形状特征对旋转的敏感性,影响检索性能.对此,本文提出了一种基于边缘梯度方向直方图的图像检索算法:利用B样条小波的多尺度变换模极大值进行边缘检测,实现不同图像对形状细节不同要求;用边缘梯度方向直方图表示物体的形状,采用循环移位最小值计算直方图的相关性进行图像匹配,使其具有旋转不变性.实验证明,算法对图像的亮度变化、缩放、旋转具有不变性,有较高的检索性能.     

一种基于HSV空间的彩色边缘图像检索方法

结合重要的彩色图像边缘及人眼视觉特性,提出了一种基于彩色边缘直方图的图像检索方法。该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色图像边缘转换至符合人眼视觉特性的HSV空间并进行量化处理,再将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图,最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图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。     

一种结合灰度和边缘信息的局部特征描述算法

针对单一特征引导图像匹配的准确度有限,提出了一种同时使用灰度和边缘信息的特征描述子。该描述子将图像的几何特征与灰度信息结合起来,首先计算每个特征点的灰度对比直方图,然后引入边缘属性以增强边缘的匹配。实验结果表明,该算法由于同时采用灰度信息与边缘信息引导图像匹配,其匹配效果好于单独使用灰度或边缘的图像匹配算法,在一定程度上降低了误匹配率,同时满足旋转和光照不变性,对图像灰度变化和噪声不敏感,具有良好的匹配性能。     

基于直方图包络的红外图像边缘检测

针对高压输电线路红外图像的特点提出一种基于直方图包络曲线的图像边缘检测新算法。为了抑制红外图像中噪声的影响,利用Savitzky-Golay（S-G）滤波器求取灰度直方图的包络曲线来平滑噪声,根据包络曲线的极值点对红外图像进行边缘提取。实验结果表明,该方法简单有效、定位精度高、优于传统的几种边缘提取算子。     

多特征融合的Camshift运动目标跟踪算法

传统的Camshift算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪,对刚性目标的跟踪具有较强的鲁棒性。当目标受到颜色相近的干扰物干扰或者部分遮挡时,其跟踪效果和准确度不太理想。为此,提出一种多特征融合的Camshift目标跟踪算法。首先,对目标的颜色特征、边缘特征和空间信息进行提取和处理,得到颜色空间直方图和空间边缘方向直方图;然后,分别在Camshift算法框架下得到目标匹配中心位置,采用每一帧图像的相似度向量得到权值系数,通过自适应加权融合的方法得到最优中心位置。实验结果表明,相较于传统的Camshift目标跟踪算法和改进的复杂特征融合的Meanshift算法,所提方法能够更有效地克服颜色干扰、目标重叠遮挡对跟踪效果的影响,避免了 目标 在跟踪过程中丢失的问题,突破了传统方法的局限性。     

基于改进的边缘直方图的图像检索方法

利用边缘直方图检索图像,因为人眼并不敏感的细微边缘也参与匹配,所以会影响检索效果。文中提出了一种改进的基于边缘直方图的检索方法,通过阈值把图像分割成目标和背景,利用梯度算子提取目标和背景之间的主要的边缘信息,避免了目标内部或背景内部的细微边缘的影响,更符合人眼的视觉特性。实验结果表明,其检索效果优于基于边缘直方图的方法。     

基于边缘方向直方图相关性匹配的图像检索

针对基于边缘方向自相关图的图像检索算法的优缺点,提出了一种基于边缘方向直方图相关性匹配的图像检索算法。使用自适应中值滤波器滤除图像中的椒盐噪声。利用Sobel算子提取图像边缘,通过计算边缘梯度幅值、角度统计后得边缘方向直方图,并对直方图进行等级化排列构成特征向量。最后使用斯皮尔曼等级相关计算图像特征向量间的相关系数作为衡量图像间相似性的指标。实验结果表明：该算法的平均查准率、查全率较基于边缘方向自相关图算法分别提升10.5%,9.7%,平均检索耗时减少了7.5%。实验验证了算法的有效性,可将算法应用到中大规模图像检索系统中以提升检索效果,提高系统速度。     

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。