基于信息熵的图像检索

在分析了现有的基于颜色、形状、纹理等基于内容的图像检索算法的基础上，提出了一种新的基于信息熵的图像检索算法，即利用图像的信息熵来描述图像的特性，结合网格描述符及图像颜色信息，采用图像单元熵构成的熵矩阵特征值矢量作为图像的特征描述，并提出了利用特征矢量进行图像检索的检索算法．实验结果表明，该算法具有尺度不变性、旋转不变性，并且对于颜色直方图不同但有视觉一致性的图像也有较好的检索效果．     

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。     

一种基于主色调纹理的图像检索方法

基于主色调和共生矩阵的概念,提出并实现一种基于主色调纹理的图像检索方法.该方法根据用户所给目标图像的多种主色调,基于三种颜色分量和灰度分量的矩阵信息,提取图像的主色调共生矩阵纹理特征,并利用适用该特征的相似性度量函数实现基于内容的图像检索.     

纹理融合新空间关系下颜色的刑侦图像检索

为提高刑侦图像检索的准确率,针对现有刑侦图像检索算法对图像颜色空间信息提取不足以及缺乏对局部纹理描述的问题,提出一种纹理融合新空间关系下颜色的刑侦图像检索算法。该算法通过3级分区划分图像,在计算颜色自相关图的基础上,利用图像块之间的街区距离反映颜色特征的空间关系。同时,使用具有旋转不变特性的局部二值模式(rotation invariant local binary patterns,RILBP)描述算子提取图像的纹理特征。并采用加权相似性度量融合颜色与纹理特征的相似性来实现检索。在刑侦图像库上的实验结果表明,该算法具有较好的检索性能。     

基于主色连通区域纹理谱特征的图像检索

借鉴纹理谱特征的概念,本文提出并实现一种结合图像主色连通区域信息及其纹理谱特征的图像检索方法.该方法基于图像的主色连通区域,结合图像的颜色构成和分布信息,提取图像的每个主色连通区域的纹理谱特征,并采用线性加权直方图相交法作为相似性度量函数,同时分析并给出了适用于本文方法的加权函数取值方式.本文方法将颜色信息与纹理特征有效地结合在一起,在不增加太多计算时间的条件下,提高了检索质量.     

采用COLDIST色差的一种图像检索方法研究

在基于内容的图像检索方法中,颜色相似度的计算主要采用欧氏距离。然而,欧氏距离不符合人眼的色彩识别特征,导致检索准确率偏低。本文提出了一种采用COLDIST色差公式的组合特征检索方法。首先计算图像的颜色直方图作为颜色特征、灰度共生矩阵和灰度行程矩阵作为纹理特征、泽尼克矩作为形状特征。然后采用COLDIST色差公式计算颜色相似度,并结合纹理、形状特征的相似度计算图像相似度。利用图像数据库Corel10000对本文提出的方法进行仿真测试。结果表明该方法具有更好的检索性能,有效地提高了检索的准确率。     

基于颜色和纹理特征过滤的图像检索

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、纹理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、全局色和纹理特征的方法,并由此特征构造2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新的旋转复合小波纹理特征进行相似度计算,为进一步提高图像检索质量,引入了将半监督学习和主动学习相结合的相关反馈方法。实验结果表明该方法优于其它方法。     

多特征分层融合医疗设备图像检索方法

针对解决医疗设备图像的检索问题,提出了一种基于多特征分层融合的图像检索方法。此方法采用颜色矩计算图像的颜色特征,采用LBP算子计算图像的纹理特征,采用Fourier描述子计算图像的形状特征,通过分层加权融合的方法将三类特征融合在一个相似性测度之内,最终形成检索判断的依据。根据窥镜图像和CT图像展开实验研究,其结果证实了所提出方法的有效性。随着查全率要求的不断提升,所提出方法的查准率明显高于三种单一特征的检索方法,适合于医疗图像的检索。     

基于图像检索技术的材料腐蚀原值监测系统

材料腐蚀原值监测是利用视频技术、计算机图像处理技术、模式识别技术对材料外观腐蚀图像进行检测、处理及管理.针对材料腐蚀图像的颜色特征、纹理特征进行分析,用颜色直方图方法实现材料腐蚀图像统计特征的提取,用区域灰度共生矩阵进行材料腐蚀图像特征纹理的提取,用纹理测度来描述材料腐蚀图像纹理的相似性,实现了材料腐蚀图像内容的匹配及检索.     

一种特征可控的图像检索方法

提出了一种新的图像检索方法,它利用图像颜色特征和空间特征的加权平均作为图像的相似性度量.与目前常用的图像检索方法相比,该算法在查精度及查全度两个指标上均有明显的提高,且对结构相似但颜色完全不同的图像也能够有效地进行检索.同时,由于特征加权因子的可调节性使得所设计的系统可根据用户检索所反馈的信息进行调节及控制.     

基于最大互信息方法的机械零件图像识别

提出了应用最大互信息方法进行零件图像识别的方法,它利用图像的信息熵描述图像的特征,结合图像的颜色信息及局部形状信息,以互信息作为衡量两幅图像相似性的测度函数进行图像识别,弥补了直方图表达空间信息的不足。该方法既满足位置不变性,又能避免进行图像分割,从而避免了因图像分割引起的复杂计算,使算法容易实现。实验结果表明,该方法提高了零件图像识别的精度、稳定性和可靠性。     

一种结合明暗信息和纹理信息的形状恢复算法

实际图像往往既包含明暗信息又包含纹理信息,为了更有效地利用这些信息进行形状恢复,研究了一种结合明暗信息和纹理信息的形状恢复算法,用SFS方法对图像中的明暗信息进行处理,然后用SFT方法对图像中纹理信息进行分析,并结合SFS方法的结果对形状进行恢复.最后给出了该方法对图像的恢复结果并进行了分析.实验结果证明,该算法的性能优于SFS算法和SFT算法.     

基于颜色和空间特征的图像检索

提出一种新的基于颜色和空间特征的图像检索算法.首先,将检索图像转换为HSV颜色空间并进行量化,提取环形颜色空间信息熵作为颜色空间分布特征.其次,计算每个像素点的多邻域量化颜色值的一、二阶中心矩,利用各阶统计矩的信息熵来表征图像颜色的局部空间特征.最后,对特征向量进行高斯归一化,采用特征向量的L1-norm距离计算彩色图像的相似度并进行图像检索.结果表明,该方法比CDE和Geostat算法具有较好的检索效果.     

基于子块直方图的图像检索算法研究

基于全图直方图图像检索算法过于简单及查全率、查准率过低的情况,本文提出把图像分割成子块的算法,寻找空间分布差异,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,获得满意的结果。     

综合纹理统计模型与全局主颜色的图像检索方法

为了克服纹理概率统计方法中颜色信息丢失的缺点,提高图像检索性能,将纹理概率统计模型和全局主颜色方法有机地结合起来,在对纹理和颜色特征线性加权的基础上对组合后的纹理和颜色特征进行二次检索.实验结果表明,在2 600幅彩色图像库中,与单一特征和线性结合2种特征的方法相比新方法的性能有较大提高,查全率提高30%,平均归一化修正检索等级提高22%.     

保持纹理细节的无缝图像合成

为了解决传统图像合成方法在处理具有不同纹理特征的图像时产生明显边界的问题, 提出新的图像合成框架.把图像分解为基本层和细节层,基本层解决边界处颜色的无缝融合|细节层实现边界处纹理细节的光滑过渡.算法流程为进行基本层的融合,合成新的细节层,新细节层添加到融合的基本层得到最终结果.通过计算一张权重图来指导新细节层的生成,权重图度量纹理特征的强弱和像素到边界的距离.实验结果显示:算法可以有效保证颜色的无缝融合,保持纹理的光滑过渡.相对于传统图像合成方法,该算法可以生成更真实的合成图像.     

一种基于分数阶积分的数字图像去噪算法

针对现有图像去噪算法丢失图像纹理信息的问题,将基于Riemann-Liouville定义的分数阶积分应用于数字图像的噪声去除,提出8个方向上的图像任意阶积分掩模,给出运用该掩模进行图像去噪的数值运算方法及相应的算法实现电路模型.仿真实验结果在定性和定量的方面表明本文的算法对灰度图像和彩色图像同样适用,具有能够一次性完成积分,去噪精度高,同时能最大限度保持图像的纹理细节信息的特点.该算法特别适用于高精度的图像实时去噪.     

基于空间频率域的纹理分割算法

本文基于空间频率域,通过定义局部功率谱的熵,提出一种新的纹理分割方法,和以往基于频域特征的纹理分割方法不同,本文提出的方法所用到的熵有别于传统频域熵概念,而且分割过程是在熵图上采用简单的阈值处理实现的。最后,还对几种不同的纹理结构及其组合进行计算机模拟,实验结果令人满意。     

基于色彩纹理的车牌定位系统设计

为了提高车牌定位的准确率,提出了一种基于色彩纹理的车牌定位的分析方法. 首先将彩色图像的色彩空间由RGB转换到HSV,生成HSV色彩模型的三通道图像,将图片进行滤波调整之后,并将符合车牌区域的有效像素的灰度值范围作为参数排除图像中的干扰信息,然后将转换后的图像车牌背景颜色和车牌字符颜色进行二值化处理生成两幅灰度图像,采用逐行扫描的方法对两幅灰度图像的各个像素点进行分析和比对,通过像素灰度值的跳变次数,判断是否找出符合车牌纹理的区域,通过计算确定车牌在图像上的区域,并输出车牌图像. 该方法提高了的车牌识别的准确性和稳定性.