基于小波模糊聚类的均质纹理和非均质纹理图象检索

基于内容的图象检索是近年来的研究热点 ,为此提出了一种自动区分均质纹理和非均质纹理图象 ,并对这两类图象分别进行检索的算法 .算法首先从图象离散小波变换的低频子带提取一定的颜色和纹理特征用于模糊聚类 ,将图象的低频子带分割为一定的区域 ;然后根据分割的结果将图象自动语义分类为均质纹理或者非均质纹理图象 ;最后对均质纹理和非均质纹理图象分别提取不同的特征矢量 ,并按照一定的相似度准则检索图象 .实验结果表明 ,该算法具有良好的均质纹理和非均质纹理图象分类和检索性能 .     

利用颜色进行基于内容的图像检索

提出了一种新的基于颜色的图像检索算法.该方法根据颜色在图像中的分布信息,通过对像素点的加权处理确定最佳的颜色初始聚类数目,将经过加权处理的像素点进行聚类,得到图像主要颜色的统计特征,同时,在分析了主要颜色在图像中的散布情况后,利用主色的矩特征来描述各个主色在图像中的空间分布特征,结合颜色的统计特征与空间分布特征来描述图像的内容,保证图像在局部和整体上的一致性,实验证明该方法的检索精度明显要高于传统的仅基于颜色统计特征的检索结果.     

掺气水流图象检测中的一种气泡区域提取方法

针对掺气水流图象中气泡的提取问题,提出了一种基于块聚类的二维直方图综合算法.该算法首先采用将图象依次划分为不同大小的子块,并进行二值化处理的方法来解决强气泡信息遮蔽弱气泡信息的问题;然后用块聚类的方法识别出单纯背景子块,并对其进行特殊处理;接着对得到的二值图象进行评价子块划分,并依据所定义的评价函数进行气泡信息的综合处理;最后对原始图象中出现的,无法用图象分割手段分离的叠加气泡区域的面积,用统计特性分析的方法对其进行叠加纠正补偿,同时对所得到的气泡面积分布进行定量估计.大量的实验结果证明该算法是有效的.     

基于聚类主颜色和边缘直方图的图像检索方法

图像的主颜色被广泛应用于图像检索中,但主颜色不能反映图像信息的空间分布.边缘直方图是在灰度图像上提取的,丢弃了图像的颜色信息.提出了一种综合利用聚类主颜色和边缘信息进行图像检索的方法.首先利用K均值聚类算法得到图像的主颜色,然后利用大津算法分割图像,利用Sobel算子提取目标和背景之间的显著的边缘特征信息构造边缘直方图,最后综合利用聚类主颜色和边缘直方图进行检索.既可以利用主色调信息,又能利用边缘的特征信息来反映图像信息的空间分布.实验结果表明,该方法可以有效地提高检索精度.     

高效聚类索引表图像检索

提出了一种基于主颜色、聚类索引表的彩色图像检索算法。应用MPEG-7视觉内容描述对彩色图像进行量化处理,选取图像的主颜色及其所占百分率作为颜色特征,根据主颜色组合建立聚类索引数据库。利用上述主颜色特征计算图像间的相似度,利用聚类索引表对图像进行聚类和快速检索。实验表明,该算法能够准确和高效地检索出用户所需的彩色图像,具有较快的检索速度。     

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。     

一种基于颜色特征的图像检索方法

提出了一种新的基于颜色自组织聚类的图像检索算法。该算法根据颜色在图像中的分布信息，通过对像素点的加权处理确定最佳的颜色初始聚类数目，将经过加权处理的像素点进行聚类，得到图像主要颜色的统计特征，同时，在分析了主要颜色在图像中的散布情况后，利用主色的矩特征来描述各个主色在图像中的空间分布特征，结合颜色的统计特征与空间分布特征来描述图像的内容，保证了图像在局部和整体上的一致性，实验结果证明，该算法的检索精度明显要高于传统的仅基于颜色统计特征的检索精度。     

一种新的基于颜色特征的图像检索方法

提出一种新的基于颜色特征的彩色图像检索算法.该方法首先利用颜色的距离矩阵,对样本图像进行非监督的颜色量化,得到调色板,然后将待检索图像按最小距离映射到该调色板中,这样对于所有图像,就可以得到基于样本图像调色板信息的统一的颜色直方图.这种颜色量化算法精度高于有监督的量化,而速度又明显高于传统的无监督的颜色聚类.此外,结合颜色在图像中的散布情况,综合颜色的统计特征与空间分布特征来描述图像内容,保证图像内容描述的精确性.实验证明,利用该算法的检索效率较高,检索结果也能够较好的满足人的视觉感受.     

彩色图像检索方法

对彩色图像的检索进行了研究,提出了彩色图像检索的方法.该方法首先对彩色图像进行聚类,再使用聚类后图像的主颜色进行颜色相似度计算,使用基于奇异值向量的主颜色矩阵进行空间相似度计算,最后给出了基于主颜色的颜色信息和空间分布信息的图像内容相似度计算方法.进行检索时,可根据检索要求自适应地改变颜色和空间分布的权重,增加了系统的有效性.实验结果表明,该方法实现简单,能够更加灵活、准确地描述图像的颜色特征,从而有效提高了图像检索的准确率.     

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。     

序列化颜色直方图的分析与应用

在许多基于颜色的图像检索系统中,图像的颜色属性通过颜色直方图来描述。基于颜色直方图的搜索,对规模较大的颜色直方图往往很低效。因此论文将介绍一种新方法,这种方法能有效的表示颜色直方图和两个颜色直方图的区别。这种方法是基于以下的观察:最大的20%的颜色直方图能占到图像的90%的像素;当颜色直方图用一个阀值过滤后,主成分颜色数量MCCC(maincomponentcolorusedcount)代表这幅图像的复杂性,在第一阶段的检索中被用来快速索引,主成分颜色序列MCCS(maincomponentcolorsequence)能够用来在检索的第二阶段比较图像的颜色信息。使用该方法,总的颜色索引信息将比传统的颜色直方图节省存储空间。试验结果基于包含1000张图像的图像数据库。     

基于颜色分布的图像检索技术

提出将描述图像中颜色分布信息的主色矩阵和主色对矩阵作为图像的检索特征。通过使用主色矩阵和主色对矩阵,实现初次检索后,又针对这两种特征分别应用了两种不同的相关反馈,进一步提高了查准率。     

基于颜色特征的图像检索

本文综述基于颜色特征的图像检索的一般方法，对颜色特征的提取和相似距离的计算，以及如何提高图像的检索精度进行了讨论，在此基础，本文提出一个新的研究方向，基于人眼视觉系统（HVS）模型的图像检索方法。     

基于分块主色法的图像检索算法研究

基于内容的图像检索CBIR(Content Based Image Retrieval)是当前多媒体检索的热点。本文提出了一种基于图像的分块主颜色的图像检索算法,论述了系统的结构、颜色特征提取方法及其相似匹配方法,并给出部分实验结果。从实验结果来看,文中提出的把图像分块再提取各分块的主色的方法,使得该系统获得了良好的检索效果。     

基于二值信息的颜色和形状特征的图像检索

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、形状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、全局色和形状特征的方法,并由此特征构造两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形状基本特征进行相似度计算,为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,提出了一种动态调整两幅图像相似度中颜色特征和形状特征的权值系数的方法.文中方法与其它方法进行了比较实验,结果表明,该方法优于其它方法.     

一种基于颜色块直方图的图像检索方法

提出了一种基于颜色直方图与颜色块相结合的图像检索的新方法。定义了一种新的四维图像特征矢量，它是由颜色直方图，同一种颜色的颜色块个数，同一种颜色块之间的平均距离和同一种颜色块内的平均距离组成。颜色直方图用来获取图像颜色分布的全局信息，利用后三个特征值来获取图像颜色的空间分布信息。通过对图像数据库的检索表明该算法明显优于直方图法。     

基于改进颜色聚合向量与贡献度聚类的图像检索算法

为了提高图像检索的速度和准确率,通过分析各种聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种新的划分聚类的图像检索方法。首先,在对HSV模型非均匀量化的基础上,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;然后找到符合条件的特征向量作为初始聚类中心,利用分散度与贡献度进行聚类并建立特征索引库;最后根据查询图像的相似度进行检索和排序。实验结果表明,所提算法的查准率和查全率比其它算法均有较大提高。     

基于局部颜色空间特征的图像检索

基于图像中主要物体的尺寸动态地对图像分块来获得颜色的空间分布特征,并选取了符合人眼感知特性的HSV颜色空间进行非均匀量化,提取各个分块的主色及其所占的百分比作为颜色综合特征矢量,根据所提出的综合特征矢量给出相应的相似度计算方法,同时构造出相似矩阵进行基于颜色内容的图像检索,能通过调整各个分块的权值来进一步提高检索的精度,最后将文中提出的方法与传统的全局直方图方法相比较,可知文中的方法因为利用了动态分块的方法,考虑了颜色的空间信息以及权值的调整,从而取得了比较好的检索结果。