基于二叉树量化子图像颜色直方图的图像检索

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,本文提出一种基于图像像素二叉树各层子图像颜色直方图的图像检索方法。该方法首先结合噪声攻击特点,提取出重要的图像像素二叉树各层量化子图像颜色直方图并确定其视觉权值;然后构造出重要图像像素二叉树子图像颜色直方图;最后以重要图像像素二叉树子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,该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。     

综合颜色特征的彩色图像检索方法

基于内容的图像检索技术已成为当前的研究热点,文章提出了一种综合利用两种颜色特征进行图像检索的新方法。首先,在变换空间建立色度直方图表示图像的颜色分布特征。为进行图像间的相似性度量,对Swain定义的直方图相似性度量作了改进,为弥补全局直方图不包含颜色空间分布关系的缺点,文章提取了另一种颜色特征,即分块的颜色矩,其距离度量为特征矢量的比值相似度。最后,综合利用上述两个特征对图像进行共同检索。通过对真实图像数据的检索实验表明:综合两种特征检索图像比单一特征检索效果更好。     

基于空间特征的图像检索

提出一种新的基于空间特征的图像特征描述子SCH,利用基于颜色向量角和欧几里得距离的MCVAE算法共同检测原始彩色图像边缘,同时利用一种新的“最大最小分量颜色不变量模型”对原始图像量化,对边缘像素建立边缘相关矩阵;对非边缘像素使用颜色直方图描述局部颜色分布信息;然后,利用新的sin相似性度量法则衡量图像特征间的相似度。实验采用VC++6.0开发了基于内容的图像检索原型系统“SttImageRetrieval”,基于Oracle 9i数据库建立了一个综合型图像数据库“IMAGEDB”。实验分析结果证明,利用SCH描述子的检索准确度明显高于仅基于颜色统计特征的检索结果。     

基于人眼感知度的分块加权图像检索*

提出了一种基于人眼感知度的图像检索算法。该算法首先由像素的人眼感知度的计算得到各分块的权值,然后对分块的LBP纹理直方图和HSV颜色直方图进行加权处理,综合纹理和颜色特征进行图像检索。实验结果表明,该算法结合了局部图像的相关性,利用了纹理和颜色特征的互补能力,检索结果符合用户所需并具有较好的查准率和查全率。     

基于局部颜色-空间特征的图像检索方法研究

研究均匀分块颜色直方图和累加颜色直方图的特征提取方式,分析其在考虑颜色统计分布和颜色空间分布问题上的优点和缺点,实现均匀分块颜色直方图和累加颜色直方图特征提取方式的图像检索,并在此基础上对特征提取方式进行改进,提出一种基于HSV非均匀量化分块颜色直方图的算法,并对该算法进行验证。研究结果表明,该算法改善了颜色特征缺乏空间信息的缺点,并验证了基于HSV非均匀量化分块颜色直方图的算法相对于均匀分块颜色直方图和累加颜色直方图有较好的检索精度。     

局部颜色特征在基于内容的图像检索中的应用

全局颜色直方图是基于内容的图像检索中使用最广泛的特征之一。然而，它不包含颜色的空间分布关系，因此不同的图像可能具有同样的颜色直方图。采用图像分块的局部直方图方法考虑了颜色的位置信息，但却不具有旋转、平移不变性。文中利用分块颜色矩，借助带权二部图的最小完美匹配提出了一种新的相似度量方法，既考虑了颜色的空间分布关系，又具有旋转、平移不变性。实验证明对局部颜色特征的改进算法检索效果更好。     

基于分块主颜色匹配的图像检索

针对颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的问题,提出一种基于分块主颜色匹配的图像检索算法,对图像进行新的重叠分块,提取各分块的主颜色,将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中,并对图像各个分块的颜色特征采用不同的加权系数。实验结果表明,该算法在保持较高检索精度的同时,能够降低特征空间维度,提高检索性能。     

综合颜色和纹理及SVM相关反馈的图像检索

由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和纹理特征的图像检索方法。针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用Gabor小波提取纹理特征。为提高图像检索的性能,提出了一种支持向量机的相关反馈方法。实验结果表明,该方法具有较好的检索性能。     

一种基于多特征融合的彩色图像检索方法

提出了一种基于特征融合的图像检索方法。利用图像的HSV直方图特征建立图像颜色直方图,并采用直方图二次式距离公式取得图像相似性度量值;利用图像的纹理特征建立256维的LBP特征向量,并利用欧式距离取得相似性度量值;通过两特征融合的方法取得图像检索中关键图和检索图之间的相似度值,使得检索取得更好的效果。实验表明,在查准率和...     

综合分块颜色体积直方图和LGWBPs的图像检索

针对多特征融合提高图像检索效果问题,提出一种综合分块颜色体积直方图和局部Gabor二元模式(LGWBPs)的图像检索方法,有效地提取了图像的颜色和纹理特征,为用户提供了精准的图像检索结果。首先,将4×4分块图像进行重叠九分块,并提取每个分块的颜色体积直方图特征;然后用定义的LGWBPs算子统计每个子块信息并提取图像的LGWBPs直方图特征;最后综合提取的两个特征进行相似性度量。实验结果表明,该方法有效地提高了检索的精准率,改善了检索结果的排序值并具有较好的旋转不变性、抗噪性和不变特征的鲁棒性。     

一种自适应特征分块加权的图像检索方法

文中提出了一种自适应特征加权的图像检索方法。首先提取图像的颜色直方图以及梯度直方图,根据图像的特点,用不同的方法进行分割。然后将已分割图像分成4×4小块,按照其颜色和纹理的分布情况,计算每小块的特征加权值。最后,以分块加权的一维颜色矢量直方图为特征,进行相似度匹配,欧氏距离较小的图像为检索结果。实验结果表明,综合利用颜色和边缘特征比单独用一个特征进行图像检索的效果要好,自适应特征加权后的检索准确率更高,对于拥有较明显的目标与背景差异的图像,该方法特别有效。     

基于均值漂移的图像复制粘贴伪造盲检测

摘要：随着数字多媒体技术及计算机网络技术的发展,数字图像在信息技术时代扮演着越来越重要的角色,图像的真实性成为现代人们广泛关注的热点之一,为此提出了一种基于均值漂移的图像复制粘贴伪造盲检测算法。提取图像的SURF（Speed up robust feature）特征点,通过最近邻匹配方法进行特征匹配,滤除冗余点,初步定位复制粘贴伪造区域。均值漂移（Mean Shift）将具有相同或相似属性的图像像素分割为同一区域,利用匹配后的SURF特征点与其所在均值漂移分割区域的位置依赖关系确定伪造区域,并采用边缘直方图和HSV颜色直方图衡量特征点所在分割区域与相邻分割区域间的相似度,进一步细化伪造检测结果,最终实现图像的复制粘贴伪造盲检测。实验结果表明,该算法能够鲁棒地、高效地检测出图像的复制粘贴伪造区域。     

基于颜色直方图和空间信息融合的图像分割算法

论文提出了一种基于颜色直方图和空间信息相结合的彩色图像分割算法。首先将图像转化为HSI模式,利用高斯滤波器对色度信息进行平滑后获得了合适的色度直方图。基于色度直方图对图像进行了分割,其次,将像素相似性和空间连通性相结合形成了初始分割区域。在此基础上,定义了区域距离函数,实现了图像区域合并操作。再者,从图像合并过程中信息损失和应保留的区域数量之间的关系出发,给出了合并终止规则。最后,针对所提算法进行了仿真研究。     

基于均匀区域分割的图像检索研究

为减少图像分割准确性对基于内容的图像检索效率的影响,提出了一种基于均匀区域分割的图像检索算法。首先对图像进行均匀区域划分,提取其区域直方图颜色特征和Gabor小波纹理特征,再利用与所提取的图像特征相适应的相似性度量实现有效检索。实验结果表明,与SIMPLIcity系统相比,该算法平均检索性能提高了3.6%,具有良好的平均查找率。     

基于HIS空间的枣虫害彩色图像分割方法

根据枣树虫害的特点,提出了一种在HSI空间上基于二维属性直方图的枣虫害彩色图像分割方法。该方法首先根据H,S,I三个分量中的两个结合分别建立H-S,H-I,S-I二维直方图,然后将二维直方图转化成灰度图像。利用转化后的图像进行一维灰度直方图阈值分割产生目标和背景区域,然后在二维直方图上以分割后的区域做阈值分割。最后将分割后的结果进行组合得到最终分割结果。实验结果表明此方法比传统的二维灰度直方图分割方法效果有明显的改善。     

基于边缘网格的图像检索算法研究

为了准确高效地进行彩色图像检索，结合图像空间分布特性，提出了一种基于边缘刚格的图像检索新算法，不仅利用了彩色边缘的颜色统计信息，而且考虑了彩色边缘像素点的径向与角向分布特性。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息；然后将整个彩色边缘划分成局部刚格区域，并分别计算出每个网格区域的颜色直方图和纹理直方图；最后综合利用上述网格区域的颜色直方图和纹理直方图来计算图像间内容的相似度，用于进行彩色图像检索。仿真实验表明，该算法不仅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。     

Color image retrieval using multispectral random field texture model and color content features

This paper describes a color-texture-based image retrieval system for query of an image database to find similar images to a target image. The color-texture information is obtained via modeling with the multispectral simultaneous autoregressive (MSAR) random field model. The general color content characterized by ratios of sample color means is also used. The retrieval process involves segmenting the image into regions of uniform color texture using an unsupervised histogram clustering approach that utilizes the combination of MSAR and color features. The color-texture content, location, area and shape of the segmented regions are used to develop similarity measures describing the closeness of a query image to database images. These attributes are derived from the maximum fitting square and best fitting ellipse to each of the segmented regions. The proposed similarity measure combines all these attributes to rank the closeness of the images. The performance of the system is tested on two databases containing synthetic mosaics of natural textures and natural scenes, respectively.     

综合颜色和轮廓曲线特征的图像检索方法研究

传统的基于内容图像检索（CBIR）及跟踪算法主要利用图像的颜色、纹理等特征进行相似性比较,但大量的实验和应用也表明利用颜色和纹理进行图像相似性比较在空间结构和对象形状上难以精确控制,致使图像检索经常出现一些不可预料的结果。为了提高图像在形状、颜色及纹理上的检索精度,提出了一种综合颜色和图像轮廓曲线特征的检索方法。该方法分割图像并提取图像中感兴趣对象的轮廓,对提取的轮廓进行仿射变换及最小值化处理,经处理后的轮廓带有边缘的完整信息,具有几何不变性;利用聚类的颜色信息,提取主聚类的直方图,所提取的直方图不仅包含了主聚类的颜色信息也包含了该聚类的空间位置信息。利用检索对象与被检索对象的颜色距离直方图及轮廓曲线距离偏差的加权平均度量检索及被检索对象的相似性。实验结果表明,针对基于感兴趣对象的图像检索问题,给出了一种具有高度检索精度的算法。     

基于颜色和形状特征的图像检索方法

提出了一种基于颜色和形状特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取形状特征时,结合颜色量化结果,利用图像分割提取图像的形状特征,利用两特征的加权距离计算图像之间的相似度,而后进行图像检索。实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。