一种基于颜色纹理和相关反馈的图像检索方法

提出了将颜色特征中的分块主色法,纹理特征中的分块灰度共生矩阵以及相关反馈技术相结合来共同进行检索,并采用相关反馈技术通过更新权值的方法来调整图像颜色、纹理特征系数以及对应于这两种特征的图像各分块的权值。实验结果表明,该方法具有较高的准确性,并且具有较好的检索效果。     

基于小波多尺度分析的图像特征点提取方法

图像数据的无序激增使得基于内容的图像检索技术成为一个研究热点。为了克服普通颜色特征不考虑颜色空间分布的缺点,提出了一种基于小波变换的图像多分辨率分块特征点提取方法,采用多分辨率的分块策略对图像的二维空间进行划分,多分辨率的分块策略使得相关反馈的自适应性得到了更好的保证,实验证明文中所给的方法是十分有效的。     

基于小波多尺度分析的图像特征点提取方法

图像数据的无序激增使得基于内容的图像检索技术成为一个研究热点.为了克服普通颜色特征不考虑颜色空间分布的缺点,提出了一种基于小波变换的图像多分辨率分块特征点提取方法,采用多分辨率的分块策略对图像的二维空间进行划分,多分辨率的分块策略使得相关反馈的自适应性得到了更好的保证,实验证明文中所给的方法是十分有效的.     

基于内容的多特征综合图像检索

相关反馈用于基于内容的图像检索是一个研究热点，事实证明多特征的基于综合图像检索优于基于单一特征的检索，文章在Rui的动态调整权值方法的基础上，提出了一些改进思想，克服原来方法的一些不足。     

颜色、纹理、形状及相关反馈在图像检索中的应用

图像数据库的不断庞大使基于内容的图像检索成为研究热点,目前主要集中于底层特征的相似度匹配。文章重点介绍了颜色特征中的分块主色法,纹理特征中的灰度共生矩阵法和形状特征中的小波变换及不变矩法。在利用单一特征检索的基础上,该文提出了一种综合利用上述三种特征共同进行检索的方法。同时,还将相关反馈技术融合到算法中,通过权值矩阵的正负调整及三种特征系数的调整来提高检索准确率。由实验数据表明,文中的方法是很有效的。     

基于多特征融合和Adaboost算法的图像检索

提出了一种多特征融合的图像检索方法。首先将图像进行分块,并提取分块主色,然后采用主色直方图作为图像的颜色特征。同时,提出采用Gabor小波描述图像的纹理特征,采用小波矩描述形状特征,最后将三种不同特征进行融合的检索方法。为了提高图像检索的准确度,提出Adaboost的相关反馈算法,在反馈过程中,Adaboost算法对特征进行降维,加快检索的速度。最后分别给出基于单一特征,特征融合和相关反馈方法的查准率和查全率,并对实验结果进行分析。     

基于k-means算法和相关反馈信息的图像检索方法

提出一种基于K-means算法和相关反馈信息的图像检索方法。首先运用环形分块策略对图像进行划分,运用分块加权方法进行图像相似性比较,突出了图像中心的主体地位。对图像样本数据运用K-means方法进行聚类,采用差分进化算法确定初始聚类中心,减少聚类结果对初始聚类中心的依赖性和聚类结果不稳定等问题。在图像检索过程中,根据检索结果进行相关信息反馈,必要时对样本数据重新进行聚类操作,以提高图像检索的准确率和查全性,满足用户需求。     

基于小波多尺度分析的图像匹配

提出一种基于小波的多尺度分析的图像特征点提取方法,给出了一种多分辨率分块特征点匹配的图像检索方法,多分辨率的分块策略使得相关反馈的自适应性得到了更好的保证,从而实现图像的快速、准确匹配。实验表明该方法在计算时间和精度上都是十分有效的。     

基于颜色特征的图像检索

针对颜色特征,给出了全局直方图和分块主色的具体方法,并作了比较,总结了适合这两种方法的图像特征.同时,还将相关反馈技术融合到算法中,通过权值矩阵的正负调整及多次检索来提高检索准确率.实验数据表明,文中的方法是很有效的.     

基于特征点匹配技术的图像检索方法

图像数据的无序激增使得基于内容的图像检索技术成为一个研究热点。为了克服普通颜色特征不考虑颜色的空间分布的缺点，提出了一种多分辨率分块特征点匹配的图像检索技术。同时，还将相关反馈技术融合到多分辨率分块主色算法中以便改善检索效果。实验表明，文中所叙述的方法是比较有效的。     

基于粒计算的空间特征提取及其检索的研究

利用四叉树算法将图像分割成若干子块,根据子块的颜色直方图,将提取图像的空间特征与提取图像的颜色特征结合起来,然后运用粒计算理论对提取的图像空间特征进行粒化,得到特征向量,并对其进行归一化。在此基础上,结合相关反馈机制设计基于粒计算的融合多特征的人机交互式图像检索的综合算法,该算法的复杂度低,能够在很大程度上提高图像检索的效率和准确性。     

图像内容检索中的相似性度量和相关反馈

在颜色RGB三维空间中，结合空间解析几何，以分块直方图图像检索为基础，提出了特征向量的球域相似性度量算法，同时还时相关反馈进行了深入研究，改进了区域权重自动调整的相关反馈。最后，通过时检索结果进行验证，本文所叙述的方法有良好的检索效果。     

基于颜色特征的图像检索方法研究

基于颜色的图像检索因对图像的各种变化有很好的鲁棒性而得到了广泛的应用,但是由于缺乏空间信息而 造成检索误差。针对全局颜色直方图和分块颜色直方图的检索问题,提出了一种利用等面积的矩形环来提取颜色特 征的图像检索方法。该方法首先利用等面积的矩形环划分策略对图像进行分块;其次,提取子块的颜色累加直方图作 为颜色特征;然后,为了突出图像的主体区域,按照矩形环由里到外依次减小规则确定权值,并对两幅图像子块颜色特 征之间的距离进行加权累加得到两幅图像的相似度量,以此进行检索,并输出相应的查询结果;最后通过实验结果表 明:该方法与全局直方图、累加直方图及传统分块直方图相比,具有更高的检索效果。     

基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索系统工作效率, 本文以人眼视觉感知特性为基础, 结合局部图像相关性, 提出了一种基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索新方法. 该方法首先对图像进行分块处理, 并计算出图像子块的颜色直方图; 然后结合反映局部区域变化的像素点颜色复杂度, 计算出图像子块的视觉权值; 最后利用视觉权值对子块颜色直方图进行加权处理, 并根据加权颜色直方图进行图像检索. 仿真实验结果表明, 本文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.     

基于二值信息的颜色和形状特征的图像检索

由于单一特征不足以准确地描述图像,提出了一种结合颜色、形状特征的图像检索方法.提出了新的用二值信息来表示图像的主色、全局色和形状特征的方法,并由此特征构造两个过滤器快速地过滤图像库中明显不相同的图像,以提高检索速度;采用改进的颜色直方图和形状基本特征进行相似度计算,为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,提出了一种动态调整两幅图像相似度中颜色特征和形状特征的权值系数的方法.文中方法与其它方法进行了比较实验,结果表明,该方法优于其它方法.     

融合整体与局部特征信息的图像检索

本文提出一种融合整体与局部特征信息的图像检索方法,该方法对改进的HSV色彩空间量化后统计聚类颜色直方图,利用分层分块的思想进行视觉像素的颜色均值和二值化边缘特征的提取,并定义了归一化特征相似度计算公式。检索实验表明,融合后的特征检索,更符合人类视觉感受,检索效果更好。     

基于位平面颜色直方图的图像检索新方法

为了解决现有颜色直方图检索技术所存在的鲁棒性较差、特征维数过高等问题,本文提出了一种基于位平面颜色直方图的图像检索新方法.该方法首先结合噪声攻击特点(对高位影响较小),提取出重要的位平面图像并确定其视觉权值;然后构造出位平面图像颜色直方图;最后以位平面图像颜色直方图为特征,计算图像间内容的相似度并进行检索.仿真实验表明,本文方法不仅能够准确检索出用户所需图像,而且对光照、锐化、模糊等噪声攻击均具有较好的鲁棒性.     

一种基于颜色块直方图的图像检索方法

提出了一种基于颜色直方图与颜色块相结合的图像检索的新方法。定义了一种新的四维图像特征矢量，它是由颜色直方图，同一种颜色的颜色块个数，同一种颜色块之间的平均距离和同一种颜色块内的平均距离组成。颜色直方图用来获取图像颜色分布的全局信息，利用后三个特征值来获取图像颜色的空间分布信息。通过对图像数据库的检索表明该算法明显优于直方图法。     

利用聚类算法提高基于内容的图像检索准确率

给出了一种基于内容的图像检索算法,该算法使用了图像的颜色直方图作为图像的检索特征,并且利用了K均值聚类算法以及用户相关反馈技术来提高检索的准确率。