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。     

基于内容的图像检索算法研究

随着计算机、网络以及多媒体技术的迅速发展和应用,数字图像的数量正以惊人的速度增长,基于内容的图像检索技术可以有效地解决从图像数据库中检索出相关图像的问题.[1]本文研究了颜色、纹理和形状三种特征提取算法,颜色特征提取采用颜色直方图和颜色矩特征算法,通过像素统计、多维矩阵运算量化图像颜色特征并进行图像匹配;纹理特征提取算法可通过图像灰度共生矩阵提取能量、熵、逆差矩等特征进行相关处理并检索;增加了基于形状的特征提取算法,将图像二值化后提取其Hu不变矩进行处理,其结果用于修正和优化颜色或纹理的检索结果.图像特征比对采用空间节点自适应处理后的欧氏距离进行运算.在VC中实现了基于内容的图像检索系统,能够自定义实现单一特征检索和综合多特征的联合检索,实现以图搜图的检索功能.     

基于纹理与颜色特征融合的刑侦图像检索算法

针对刑侦图像检索,给出一种基于多方向多参数的灰度共生矩阵和HSV颜色矩的图像特征提取算法。计算刑侦图像8个方向上6个参数,共48个特征值来表示图像的纹理特征,分别计算图像H、S和V通道的一阶矩、二阶矩和三阶矩,作为图像的颜色特征,并将纹理特征和颜色特征进行融合以保证特征的全面性。对刑侦图像数据库进行检索试验,结果表明,相较于4参数的灰度共生矩阵法和小波变换融合颜色直方图检索方法,所给方法的各类图像查准率更高。以指纹类别为例,所给算法的查准率为68%,高于4参数灰度共生矩阵算法的49%,和小波变换融合颜色直方图检索算法的53%。     

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。     

基于距离约束稀疏/组稀疏编码的自动图像标注

为解决图像自动标注中的语义鸿沟问题,有效选择并利用图像特征,提出基于距离约束稀疏/组稀疏编码（distance constraint sparse/group sparse coding,DCSC/DCGSC）的2种特征选择算法,并分别应用到图像自动标注任务中。考虑到不同特征基相似性对图像语义相似性的贡献不同,定义了度量二者相关性的距离约束正则项。将该正则项分别集成到稀疏/组稀疏编码的特征选择模型中,使选择的特征在保证稀疏性/组稀疏性的同时,优先选择与语义相似性描述最接近的视觉特征基。利用在训练图像集中学习的特征权值,寻找测试图像的K最近邻（K nearest neighbor,KNN）图像,并通过标签转移实现图像标注。在Corel5K图像库上测试标注性能,集成多特征的DCGSC查准率、查全率和标注正确的关键词个数可达32%、34%和151,优于其他相关标注算法。而对于单特征图像,使用DCSC也能改善标注性能。可见,距离约束对特征选择和图像标注是有效的。     

结肠镜图像自动分割技术研究

提出了一种融合颜色、亮度、空间距离和纹理等特征的彩色结肠镜图像分割新算法.纹理特征采用一组Gabor滤波器对原始图像滤波后计算得到的分形维特征.利用基于元素问相似性的随机聚类方法对特征空间进行聚类.通过对图中的切割进行采样,自动获得最佳的类别数目,算法复杂度较低,其随机特性使得它具有抗噪声的鲁棒性.对多幅结肠镜图像进行分割实验,结果证实了该算法的有效性.     

基于内容检索的硅藻细胞自动分类

对硅藻细胞分类提出了一种基于内容的分类方法。该方法首先获取带外接圆的目标;然后,对其应用纹理主特征直方图,纹理变化度,纹理角特征3种方法提取出目标的特征向量;最后使用欧氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该方法具有较好的分类准确率及召回率。     

基于内容检索的硅藻细胞自动分类

对硅藻细胞分类提出了一种基于内容的分类方法。该方法首先获取带外接圆的目标;然后,对其应用纹理主特征直方图,纹理变化度,纹理角特征3种方法提取出目标的特征向量;最后使用欧氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该方法具有较好的分类准确率及召回率。     

一种基于内容的文档图像检索方法

使用一个图像作为查询检索输入,根据该图像的版面分析特征、统计特征、纹理特征与数据库中图像的相似程度检索图像.该检索方法首先利用数学形态学对文档图像进行段落分割和行分割,作为文档图像的版面结构特征;然后根据图像的统计特征包括字符数、统计数特征、纹理特征给出文档图像抽取算法;最后给出检索算法模型.实验结果表明,本算法具有较好的查准率和查全率,在基于内容的文档图像检索中具有应用价值.     

基于双树复小波和广义高斯密度的纹理图像检索

提出了一种基于双树复小波变换结合广义高斯密度和Kullback-Leibler距离的纹理图像检索新方法。该方法运用双树复小波变换对检索图像和目标图像进行分解,在每层生成6个方向子带的小波系数,并对小波系数的边缘分布函数进行高斯建模,生成纹理特征,再通过计算相应子带间纹理特征的Kullback-Leibler距离度量图像的相似性。实验表明,该方法比基于能量特征和欧氏距离的检索方法以及在3层分解层数下比基于小波变换、Contourlet变换等结合广义高斯模型的检索方法有更高的检索率。     

基于图像内容的检索技术的研究

针对固定视频监控的图像内容检索进行了较为深入的研究,主要的研究内容如下:固定视频背景图像的确定,运动目标的提取,对目标图像分块区域权值的确定、颜色特征值低阶矩的计算、利用欧几里德加权距离计算关键图像和目标图像的距离,对相似度高的图像进行数据库保存并按相似度进行索引、显示检索结果.实验结果表明,该方法的图像检索效果优于颜色直方图和分块颜色直方图等其它方法.     

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.     

融合对象颜色和边缘特征的图像检索

由于图像内容特性的复杂性,对图像特征的抽取、索引及检索匹配计算量巨大,空问模型向量动辄几百上千维,使基于内容的图像信息检索在Internet上的应用面临着所谓的“维数灾难“问题。提出了一个新的图像检索模型,该模型融合了颜色的空间分布信息和对象的形状特征。颜色特征采用改进的HSV模型——扇形模型描述;对象的边缘特征采用Canny方法进行计算,并通过Hough变换产生描述对象形状特征(相对位置和方向)的空间信息;图像的相似性比较采用两个全局性向量距离描述。实验结果表明,该模型比采用单一特征(颜色)具有更高的检索效率,是高效率和合理检准率的良好折中。     

基于NSCT和矩阵F-范数的图像检索方法

介绍一种基于非下采样轮廓波Nonsubsampled Contourlet（NSCT）和矩阵F-范数的图像检索（CBIR）技术。首先对图像进行NSCT变换,然后将变换结果用矩阵F-范数构建特征向量,设计了两个特征向量相似度度量,最后给出加权相似度实现了图像检索。实验结果表明,该技术具有很好的检索率。     

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.     

基于感知特性的动态相似度量

在基于内容的图像检索中，常用的Minkowski距离还不能实现与视觉感知距离的精确匹配。依据韦伯-费克纳法则，提出一种基于感知特性的相似度量算法。通过构造动态感知因子，新算法能够有效地降低相关图像相关特征之间的距离，从而提高相似度量与感知系统相似评价的一致性。实验证明：新算法能有效降低相关图像在检索结果中相似排序的序数，有效地提高检索效率。     

基于SIFT特征的图像检索研究

提出一种基于SIFT特征的图像检索算法,将图像转换成特征向量,图像间的相似距离通过两幅图像特征向量间的欧氏距离来计算.实验结果表明该算法应用在特定形状特征目标的检索中有很好的效果.     

一种改进的HSV颜色空间量化方法及其应用

随着图像数据的海量增长,图像检索效率逐渐成为研究热点.为了提高图像检索的准确率,提出了一种改进的HSV颜色空间量化方法,细化色调H的分类,使量化结果更接近人类感知,并在此基础上采用分块策略进行仿真实验.实验结果表明,提出的方法能更好地描述图像的颜色特征,效果令人满意,具有一定的实用性.