基于三支决策的分步约简纹身图像检索

引入三支决策,通过分步约简的方式,改进纹身图像检索算法。将待检索图像及图像库中所有图像灰度化,比较图像库中各图像与待检索图像对应像素点灰度值的差异,统计差异值小于某阈值的像素点在各图像中所占比例,据此以三支决策从图像库中筛选出相似图像并剔除不相似图像;提取其余图像的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)特征并与待检索图像进行特征点匹配,再次利用三支决策选出匹配正确的特征点并剔除匹配错误的特征点,提取其余特征点邻域色调-饱和度-亮度(hue saturation value, HSV)空间的颜色特征,结合SIFT特征再次进行特征点匹配,由匹配点的多少确定相似性大小,进而实现检索。在包含3 579幅纹身图像的自建图像库中所进行的检索实验结果显示,改进算法比尺度不变特征变换算法和融合局部颜色特征算法的查准率和查全率皆有所提升,且平均检索时间更短。     

基于SIFT特征和颜色融合的图像检索方法

根据图像检索方法中颜色直方图存在的问题,提出了一种改进的基于分块和主颜色的颜色直方图提取算法;根据SIFT特征存在的问题,提出了一种改进的基于harris角点的SIFT特征提取算法。最后运用两种改进算法提出了一种融合颜色直方图和SIFT特征的图像检索算法。实验结果表明,本算法在功能及性能上优于其他算法,并具很好的鲁棒性。     

基于领带花形图像检索算法研究

针对领带花形图像的具体特征，研究了适用于该类图像的检索算法。在对布样扫描图像提取花形区域的基础上，运用Gabor小波变换提取花形特征，并给出了多角度旋转不变性的相似度计算公式。在实际应用中取得了较好的检索效果。     

基于Contourlet变换和不变矩的图像检索方法

利用Contourlet变换具有良好的稀疏特性及其能准确捕获图像中边缘信息的特性,提出一种基于Contourlet变换和不变矩的图像检索方法.利用Contourlet变换分解得到高、低频子带,计算各高频子带的信息熵和低频子带的7个不变矩构成图像的特征向量,采用不同权值的欧氏距离作为图像的相似度进行检索.实验结果表明,该方法具有较高的查准率,能够对纹理图像进行很好的分类和检索.     

基于区域特征融合的图像检索算法研究

目前图像检索主要基于颜色、纹理、形状、空间关系等单一特征。针对此局限性,以彩色图像分割为基础,提出一种综合颜色及局部纹理特征信息的图像检索方法。该方法结合了颜色和纹理特征,比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,检索效果更好。     

一种基于内容的图像检索方法研究与实现

研究运用相关反馈技术，自动调整特征内、外权值，构建了一个综合利用颜色和纹理特征的检索模型，并设计了一个检索系统。实验结果表明，该方法优于单一特征检索算法，并具有很好的人机交互功能，可以通过相关反馈完成已有示例图像的精确检索和模糊示例图像的相似匹配。     

基于多特征融合的手指静脉图像检索方法

为进一步提高手指静脉图像检索的精度,提出一种基于多特征融合的手指静脉图像检索方法。从手指静脉图像中分别提取纹理特征、方向特征、静脉主干特征,使用改进的多基元直方图方法计算纹理直方图和方向直方图,将两种直方图串联作为检索特征。考虑到手指静脉血管的空间分布特性,对图像进行分块处理,基于图像块提取检索特征。该方法在两个公开手指静脉数据库上的最优检索精度分别为99.16%、99.15%。试验结果表明,该方法能够充分利用多种不同特征,有效提升手指静脉图像检索性能。     

不变矩及其在基于形状特征图像检索中的应用

提出一种快速有效推导不变矩的方法--三角函数生成法,并在此基础上描述了一种基于Hu形状不变矩的图像全局形状特征提取方法和算法.实验结果表明,使用这种算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变化的不变性,适合于进行图像形状的检索.     

基于0，1序列模式的图像检索算法的改进

对使用0,1序列模式进行图像检索的方法进行了研究,在减少提取特征时间方面对原算法进行了改进.     

基于目标区域定位和特征融合的图像检索算法

提出了一种新的基于局部特征点的图像检索算法。首先将彩色图像转换成灰度图像,并利用Harris算子对灰度图像进行"角点"检测,根据"角点"的分布确定目标区域,然后在彩色图像目标区域中提取图像的颜色特征和空间特征表述图像内容。实验证明,该算法在查准率和查全率上要优于基于全局特征的算法。     

基于纹理特征提取的图像检索技术

主要从图像纹理特征入手,研究如何有效地抽取图像纹理特征对图像进行描述,基于抽取的特征对图像进行搜索,从而提高检索效率和检索性能。     

压缩域图像检索技术的研究

从检索和压缩相互结合的角度出发,针对现有压缩标准(如JPEG、MPEG、JPEG2000等),对基于DCT和DWT压缩域的检索技术进行了深入研究,提出了一系列新技术.实验结果表明,这种压缩和检索相互结合的研究思路是高效可行的,为进一步提高多媒体应用系统的整体性能奠定了坚实基础.     

基于反馈的综合多特征图像检索技术研究

首先采用矩形重叠式分块策略对图像进行分块。同时,利用共生矩阵和Gabor小波来描述图像的纹理特征,并将三种不同特征进行融合。为了提高图像检索的准确度,使用相关反馈方法来调整权重。最后分别比较基于单一特征,特征融合和相关反馈方法的平均查准率和查全率,实验结果表明,检索的性能有了明显提高。     

基于Radon和小波变换的纹理图像检索

提出一种新的基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法．针对检索图像进行Radon变换,并对投影矩阵进行中心化使其具有平移不变性．利用图像的统计值对投影数据规范化,分别沿 和t方向对投影矩阵进行TSI小波分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解．提取各子带能量作为图像的纹理特征,并对特征向量进行高斯归一化．以两幅图像归一化特征向量间的Canberra距离作为图像的相似度进行检索．基于纹理特征的图像检索试验结果表明,该方法对高斯噪声具有较强的鲁棒性,与其他方法相比具有较高的检索率．     

CNN视觉特征的图像检索

卷积神经网络( CNN)是当前图像识别领域的研究热点,利用预训练的CNN网络提取的图像特征展示出了较强的图像识别能力。主要对比分析了传统视觉特征和CNN视觉特征在基于内容图像检索任务中的性能表现,并指出了一些可以值得深入研究的方向。在两个公开数据库(Pascal Sentence和Pascal VOC 2007)的实验尝试表明CNN视觉特征比传统的视觉特征更适用于图像检索。     

一种基于反馈的JPEG图像检索研究

基于内容的图像检索研究的焦点是应用最初发源于文本文档检索的相关反馈技术来提高检索性能.但这一技术没有能够填补底层图像特征和高层语义内容之间的空白,这一空白被认为是CBIR的瓶颈,也是图像压缩和视屏检索的瓶颈.阐述了在DCT域中进行图像检索的基本方法和相关反馈的当前发展状况,并提出一个在CBIR中集成相关反馈的框架算法.     

基于SG-SIFT的光学遥感影像配准

提出了一种基于信号理论和网格化的尺度不变特征变换(SG-SIFT)光学遥感图像配准算法.根据高斯差分尺度空间中各图像层间的频域关系设定各图像提取特征点的数目,使特征点在尺度域上分布均匀;再将各图像层网格化,使特征点在图像空间中分布均匀;然后用一致性检测法剔除有明显错误的匹配对.实验结果表明,利用SG-SIFT算法得到的特征点比尺度不变特征变换(SIFT)算法的特征点分布更均匀,正确匹配对数目比均匀鲁棒尺度不变特征变换(UR-SIFT)算法均多17.47%,且SG-SIFT算法的均方误差明显低于SIFT和UR-SIFT算法.     

基于内容检索的BMP图象特征提取

针对静态图象的特性 ,介绍了一种可以在 C语言环境下读取 BMP文件的方法 ,用这种方法 ,可以得到不同位图像素值的 BMP图象的每一个像素点的信息 (即 R,G,B)。在分析了几种典型的颜色和纹理特征提取算法的基础上 ,通过转换成不同的颜色空间 ,利用基于颜色和基于纹理的图象检索算法 ,提取该图象的颜色和纹理特征。并用不同的量化方法对图象的特征提取的效率进行了分析     

基于颜色和纹理特征的图像检索技术研究

为改善单一特征图像检索方法的局限性和传统综合特征检索方法计算复杂度高的问题,提出一种综合特征的图像检索新方法:将Tamura纹理特征与抗几何形变的小波变换纹理分析方法相结合提取出13个纹理特征分量,在小波分解得到的低频区域中进行颜色直方图的提取,从而实现了颜色和纹理特征相结合的图像检索系统.实验表明,该方法在不明显增大计算量的情况下比单一特征的图像检索具有更好的检索效果.