基于颜色-空间特征的图像检索

虽然基于颜色直方图特征的图像检索方法简单、高效,但却丢失了颜色的空间分布信息.提出了一种基于颜色-空间特征的图像检索方法.该方法将图像内容看成由若干对象组成的集合,首先利用图像分割得到主要对象,然后根据对象的颜色、位置和形状特征计算图像间内容的相似度,再进行检索.实验结果表明,当图像中有明显的物体时,该方法与颜色直方图相比,能够更加准确和高效地查找出用户所需内容的图像,明显地提高了检索精度.     

组合颜色、空间和纹理特征的图像检索

提出了一种组合颜色、空间信息和纹理特征的图像检索方法 .用颜色块直方图来表达图像的颜色特征 ;通过提取主颜色块的面积比、质心、分布方差等特征得到图像的空间特征 ;利用 Gabor滤波器组提取图像的纹理特征 .实验结果表明 ,基于组合特征的图像检索方法要优于单纯的基于颜色、空间或纹理特征的方法     

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。     

一种新的基于颜色和空间特征的图像检索方法

提出了一种新的基于颜色和空间特征的图像检索方法。首先提取色调不变量作为图像的颜色特征,然后设计了图像状态矩阵来描述图像的形状信息和空间位置信息,在进行相似检索时,采用 Guassian模型对不同子特征间的距离进行了归一化处理。试验表明利用该算法提取的图像的颜色和空间特征在进行图像检索时效果显著。     

基于CSS图像的形状相似性检索

本文介绍了图像数据库中形状相似性检索的一种方法--曲率尺度空间（CSS）图像表示法,它结合一些全局参数能有效实现检索。本文使用圆形向量图的方法,解决了在匹 配过程中由于方向或起始点不同引起的循环位移,简化了匹配算法。在由1100张海洋生物图像和其它单个隔离物体图像组成的数据库上测试,结果表明了其有效性。     

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.     

一种基于多示例学习的图像检索方法

由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBIR).本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法.该方法将图像作为多示例包,使用基于自组织特征映射网络聚类的方法分割图像,并将由颜色和纹理特征描述的图像区域作为包中示例.根据用户选择的实例图像生成正包和反包,使用多示例学习算法进行学习,实现图像检索和相关反馈.实验结果表明这种方法与已有方法检索效果相当,但检索效率更高.     

一种基于图像显著特征点的检索算法

提出一种基于图像显著特征点的检索算法.首先给出一种具有一定自适应能力的显著特征点的提取算法,即采用改进的图像的块逆概率差模型来提取原图像的块逆概率差图像(DBIP图像).在此基础上,根据BDIP图像中像素的分布特点来提取图像的显著特征点.然后以它们为线索,把图像的形状特征和空间颜色分布特征有机结合起来进行检索.该算法不仅克服利用兴趣点检索时的缺点,而且降低传统显著点提取算法的复杂度,又包含一定的形状信息,具有较好的检索效率.实验结果表明,该算法是有效的.     

基于边缘颜色分布的图像检索方法

提出了一种新的基于边缘颜色分布的图像检索算法。该算法将不同类型边缘附近的颜色分布作为刻画图像内容的主要特征,设计了一种紧凑的2D边缘颜色直方图来对图像的边缘颜色分布特征进行描述，既利用了局部颜色特征，又考虑了不同类型边缘的空间分布信息，克服了传统颜色直方图不能反映空间信息的缺陷。实验结果表明，该算法与其他同类方法相比，有效地提高了检索性能。     

基于颜色信息熵和多尺度纹理特征的图像检索

颜色特征采用分块的HSV颜色空间的信息熵,纹理特征采用小波多尺度高频子带方差特征,结合遗传算法的图像检索方法。采用组合特征进行图像检索,改善了颜色特征缺乏空间信息的缺点,利用遗传算法能够自适应地搜索最优解,减少了在相关反馈的检索过程中,用户的选择操作。通过比较实验,具有很好的检索性能。     

基于Sift 特征的商标检索算法

基于内容的商标检索利用全局形状特征和子图像的空间位置关系进行特征匹配,存在检索精度不高、抗噪声能力不强和相似子图像可能发生误检、漏检等不足。该文提出一种利用Sift特征进行商标检索的新方法。实验结果表明,与现有检索方式相比,该方法准确全面,并对遮挡、扭曲、噪声等干扰具有更强的抵抗力。     

基于颜色-空间二维直方图的图象检索

基于颜色直方图特征的图象检索方法简单、高效,但丢失了颜色的空间分布信息。文章给出了一种基于颜色-空间二维直方图进行图象检索方法。该方法使用HSV颜色模型将颜色空间压缩为32种具有代表性的颜色,设计了一种具有重叠方式的图象分块方法,然后统计每块区域内的颜色直方图得到该图象的颜色-空间二维直方图,并给出了相应的相似度计算方法。实验表明该方法实现简单,能够更加灵活、准确地描述图象的颜色特征,从而有效提高了检索的精度。     

基于内容的图像检索综述

综述了基于内容图像检索领域中特征提取技术，多维索引与图像分类技术的研究成果，介绍了几个有特色的基于内容图像检索系统，最后提出了这一领域尚存在的问题和未来发展方向。     

基于选择关系嵌入算法的图像检索方法

结合流形学习和相关反馈技术的图像检索方法关键是结合低层可视化信息,从少量用户反馈信息中学习用户语义,以获得语义子空间流形。为获得更真实的语义子空间,文中在区分对待低层可视化和用户反馈信息的同时,基于低层可视化信息选择学习反馈信息中的类内和类间关系,提出一种选择关系嵌入算法应用于图像检索。该方法可保留更真实的语义流形结构,从而提高在低维空间中的检索精度。实验结果表明文中方法可将图像映射到更广范围的低维空间,在反馈迭代两次之后检索精度提高最高可达16。3%。     

CBIR关键技术研究*

从图像特征提取和图像特征匹配两个关键环节对目前的CBIR技术进行了细致的阐述,分析和比较了不同方法的原理及优缺点;分类研究了压缩域的图像检索技术;指出了CBIR的一些研究热点及发展方向。     

一种基于色彩和灰度直方图的图像检索方法

提出一种综合图像的色彩信息、灰度信息和空间信息提取图像的特征向量的方法。该方法首先将图像从RGB空间转化为HSV空间,并进行非均匀量化;其次将彩色转化为灰度图像;然后将图像划分成互有重叠的4块,分别求出每块图像的色彩直方图、灰度直方图;最后采用这8个直方图作为图像的特征向量对图像进行检索。     

综合颜色和Contourlet直方图的图像检索方法

为提高图像检索性能,使用Harris彩色点提取器提取颜色特征点,设计一种基于颜色特征点的环形颜色直方图,在对图像进行Contourlet变换的基础上,提出Contourlet直方图的概念,改进其旋转不变性,并提取图像的纹理信息。仿真实验结果表明,该方法能够快速准确地检索彩色图像。     

一种改进的基于颜色-空间特征的图像检索方法

颜色量化是基于颜色图像检索的一个热点。由于量化边界处的颜色具有连续性和相似性,文章提出了一种改进的基于模糊量化的颜色量化方法,以减小量化误差,使量化方法更接近于人的主观视觉感知。基于这种量化方法,提出了一种基于颜色—空间特征的检索算法,采用了一种相似度量方法以利用相同直方图区间内的像素统计与空间信息之间的相关性。实验结果表明该方法具有较高的检索有效性。     

基于聚类的图像检索

如何构建有效的组织和索引、提高图像检索速度是基于内容的图像检索所需解决的关键问题之一。论文采用了一种基于改进的模糊C均值算法的聚类索引。实验表明:该方法应用于图像检索,在准确性和实时性方面均能达到较好的效果,并优于已有的模糊C均值聚类算法。另外,系统实现了基于多特征结合的方法进行检索,并利用基于相关反馈的权重调整方法进一步提高检索性能,使检索结果更加符合用户的视觉效果。