基于空间信息的直方图图像检索

从具有同一灰度的像素角度出发,寻找空间分布差异,引入面积变量,构造了平均面积直方图,间接捕捉到色彩的空间分布特征,从而能够区别色彩分布相似但空间分布不同的图像,尤其适用于纹理丰富的图像的检索,获得了满意的效果.     

改进的基于直方图的图像检索方法

针对传统色彩直方图检索方法容易丢失空间信息的问题。提出了一种改进方法．该方法进一步分析了具有相同灰度的像素之间在空间分布上的差异，用其在图像中形成的主要连通区域的面积大小代替传统直方图中使用的数量总和指标．从而能够间接反映色彩的空间分布特征。提高检索质量，对纹理丰富的图像的检索效果尤其显著．     

基于块边缘特征直方图的图像检索

本文提出一种利用块边缘特征来进行图像检索的方法。首先对图像中每个8×8的块分别提取其决边缘特征,利用块边缘特征构建三维或四维直方图进行图像检索。所有数据在 DCT 压缩域中进行处理,从而降低了计算复杂度。实验结果表明,该方法与传统的基于 DCT 压缩域的图像检索方法相比,具有检索准确度高和检索速度快的特点。     

快速JPEG图像检索方法

本文给出了一种基于归一化化转动惯量(NormalizedMomentInertia,NMI)的JPEG图像快速检索方法,其特点是直接在压缩域中利用DCT系数进行块分类,每一类分块形成一个二值索引图,统计该索引图的NMI值作为该类的一个特征,所有类的NMI特征构成了图像的一个特征序列,以此进行图像检索。本方法不需要完全解压缩,降低了计算复杂度,对图像的平移,旋转和尺度变换有较好的鲁棒性。试验结果表明这种图像检索方法具有良好的检索性能。     

快速JPEG图像检索方法

本文给出了一种基于归一化化转动惯量(Normalized Moment Inertia,NMI)的JPEG图像快速检索方法,其特点是直接在压缩域中利用DCT系数进行块分类,每一类分块形成一个二值索引图,统计该索引图的NMI值作为该类的一个特征,所有类的NMI特征构成了图像的一个特征序列,以此进行图像检索.本方法不需要完全解压缩,降低了计算复杂度,对图像的平移,旋转和尺度变换有较好的鲁棒性.试验结果表明这种图像检索方法具有良好的检索性能.     

一种基于颜色直方图的图像检索方法

随着社会和科技的发展,人们对基于内容的图像检索(CBIR)的要求越来越高,但因研究起点比效晚,技术上还不是很成熟.文中就图像检索所用到颜色、纹理、形状、轮廓的基本颜色特征中比较重要的颜色特征为主要研究对象,从传统的基于颜色直方图及其后来发展的主要面积直方图和平均面积直方图等思路出发,分析其优缺点,提出一种基于图像分割主要面积直方图方法,提高了图像检索的性能.     

一种快速JPEG图像检索方法

给出了一种基于归一化转动惯量（Normalized Moment Inertia,NMI)的JPEG图像快速检索方法,其特点是直接在压缩域中DCT系数进行块分类,每一类分块形成一个直值索引图,统计该索引图的NMI值作为该类的一个特征,所有类的NMI特征构成了图像的一个特征序列,以此进行图像检索。本方法不需要完全解压缩,降低了计算复杂度,对图像的平移,旋转和尺度变换有较好的鲁棒性,试验结果表明这种图像检索方法具有良好的检索性能。     

基于九分块的颜色直方图图像检索算法

随着社会和科技的发展,人们对基于内容的图像检索的要求越来越高,但因研究起点较晚,技术还不是很成熟。文中就图像检索所用到颜色、纹理、形状、轮廓的基本颜色特征中比较重要的颜色特征为主要研究对象,从传统的基于全局颜色直方图及后来发展的一些改进的颜色直方图等思路出发,提出了一种基于九分块的颜色直方图方法,提高了图像检索的效率。     

基于内容的图像检索技术研究

阐述基于内容的图像检索研究中存在的问题,并介绍其基本原理、检索方法、关键技术以及研究的进展和趋势.     

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.     

Efficient Content-Based Image Retrieval through Metric Histograms

This paper presents a new and efficient method for content-based image retrieval employing the color distribution of images. This new method, called metric histogram, takes advantage of the correlation among adjacent bins of histograms, reducing the dimensionality of the feature vectors extracted from images, leading to faster and more flexible indexing and retrieval processes. The proposed technique works on each image independently from the others in the dataset, therefore there is no pre-defined number of color regions in the resulting histogram. Thus, it is not possible to use traditional comparison algorithms such as Euclidean or Manhattan distances. To allow the comparison of images through the new feature vectors given by metric histograms, a new metric distance function MHD( ) is also proposed. This paper shows the improvements in timing and retrieval discrimination obtained using metric histograms over traditional ones, even when using images with different spatial resolution or thumbnails. The experimental evaluation of the new method, for answering similarity queries over two representative image databases, shows that the metric histograms surpass the retrieval ability of traditional histograms because they are invariant on geometrical and brightness image transformations, and answer the queries up to 10 times faster than the traditional ones.     

基于多邻域统计矩直方图的彩色图像检索

提出一种创新的基于多邻域统计矩直方图方法(MNSMH)，该方法在量化HSV颜色模型下，计算每个像素点不同邻域的统计矩，对每个邻域统计矩，计算它的归一化直方图．以这些直方图和颜色直方图一起作为图像的特征索引进行彩色图像检索．这些不同邻域矩反映了图像颜色的空间分布信息，而它们的直方图又是对整个图像的全局统计，对图像的平移、旋转和尺度不变．实验结果表明，该方法性能稳定，与两种基于颜色直方图方法相比，能够明显地提高检索率．     

基于DCT压缩的JPEG图像检索算法

提出一种JPEG图像检索算法,将熵解码后的DC系数差本地二值化,提取DC差向量来体现原始图像中像素的灰度分布。考虑到每个DCT块中的AC系数对图像内容的表征能力,针对每个DCT块选择前9个最大的AC系数,构造AC系数特征向量用于检索。实验结果表明,该算法具有较好的检索效果。     

图像检索中一种支持多例查询的新方法

基于内容的图像检索的关键问题之一是高层语义和低层图像特征之间的差异,相关反馈技术是缩短这个"语义鸿沟"的有效方法。本文提出了一种新的相关反馈算法,通过分析正例图像在特征空间中的散布来构造该类图像的投影空间,该空间对应于一个语义类在特征空间中分布密集的子空间,在投影空间中计算相似图像。同时根据每次反馈的信息不断修正投影空间来提高系统的检索性能。在Corel大图像库中的实验结果表明,该算法对多例图像查询有较好的检索效果。     

基于两种纹理特征聚类的图像检索

设计和实现两种不同的分形维数作为纹理特征进行聚类的方法.提取几百幅不同图像的两种纹理特征,对特征库按聚类算法建立索引结构,形成图像的分类库,通过两种不同纹理特征的检索与无聚类的特征检索相比,实验结果表明聚类方法大大缩短了检索时间.结论:作为海量图像的检索,有效的图像特征结合聚类是一个有力工具,在研究信息分类与识别等方面具有应用潜力.     

基于内容的图像检索在智能监控系统中的应用

针对基于内容的图像检索与识别在智能监控中应用的问题,建立了基于区域划分的颜色链码,利用图像颜色的区域特征值来构成一个区域与整体的特征描述,并将它应用到捕获图像的识别。捕获的图像,通过梯度特征对来定位与检测,对获取的脸部图像进行链码特征匹配与识别,并将计算结果作为监控系统的判断与决策依据。运用这一方法的监控系统,提高了监控系统的辨别对象能力,拓展了智能监控研究领域。     

基于形状和纹理的图像检索

构造了Radon变换的不变量，提出一种新的基于形状和纹理的图像检索方法。对小波图像边缘提取Radon不变量作为形状特征，同时提取小波各频道能量作为纹理特征。然后将形状特征和纹理特征分别进行高斯归一化，计算图像形状和纹理的相似度。最后，利用形状和纹理相似度的加权和进行图像检索。试验结果表明该方法对噪声具有较强的鲁棒性，具有尺度、平移和旋转不变性。