一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法

针对全局特征的图像检索不能很好地满足用户的意图,提出了一种新的基于用户感兴趣区域的图像检索算法。此算法基于显著判别原则,无需对图像进行复杂的分割就能有效地提取用户感兴趣区域的显著点。实验结果表明,此算法不仅检索过程简单,在检索精度上也明显优于基于全局特征的图像检索方法。     

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.     

基于图像分块目标区域的检索技术研究

为了解决图像检索中视觉感知缺失所造成的检索率偏低问题,提出了一种基于目标区域检索算法.借鉴方块编码的方法将图像进行二值化处理,从而转化为位平面图,在此基础上,提取图像的背景区域和目标区域,为提取图像的空间分布信息,采用环形分割的方法提取图像的环形分布直方图作为内容特征用于检索.该算法既利用了图像的灰度信息和人眼对纹理的视觉敏感特性,又充分考虑了图像的空间分布对检索效率的影响,试验表明该算法和以往算法相比具有较高的检索效率.     

基于双树复小波和灰度共生矩阵的纹理图像检索

传统的DWT小波变换在提取图像纹理特征时存在震荡、平移变化、混频和缺乏方向性四种缺陷。为了克服这些缺陷,本文采用双树复小波变换对图像检索中的查询图像和目标图像进行分解,提取6个方向上的纹理特征,为了弥补双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,又利用这两种图像的灰度共生矩阵提取4个统计量特征;最后用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。通过对Brodatz纹理图像库的各种纹理图像的检索实验表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

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.     

基于全局显著性检测的手绘草图图像检索

提出一种基于全局特征图像显著性的手绘草图图像检索算法。首先利用图像分割方法获得若干分区,再计算各分区的彩色稀疏直方图,然后利用直方图计算各个分区的颜色对比度。通过剔除对比度低的若干分区从而获取显著目标,将显著目标所在区域按比例分块,保存每个分块的平均灰度和空间关系,作为待搜索的特征数据。搜索过程是将手绘轮廓填充后提取特征数据与保存的特征数据按分块计算灰度的差异,并结合空间权值进行累加。最后将结果排序,值越小则相似度越高。     

基于综合特征的物流车辆图像检索方法

通过对颜色直方图的研究,提出一种新的物流车辆颜色量化的方法和灰度共生矩阵的计算方法,并且采取一种快速分割方法对图像进行分割,在分割区域颜色直方图计算时,提出粗粒度的概念,从而改善了检索的精度和提高了检索的速度。提出主区域的概念,对主区域进行颜色、纹理、形状等特征的提取,完成兼容彩色和灰度图像的检索,并通过仿真实验证明该算法的可行性和高效性。     

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.     

基于兴趣点凸包的图像检索方法

提出了一种基于兴趣点确定感兴趣区域的图像检索方法。在尺度归一化图像中检测兴趣点,然后对兴趣点求取凸包确定感兴趣区域,并用颜色直方图和Zernike矩作为特征进行检索,在保证图像检索对图像旋转、平移、缩放鲁棒性的前提下,将图像检索上升到物体层,克服了传统方法的不足。对1000幅图像进行的大量实验表明,该方法与其他基于兴趣点的方法相比,平均检索准确率提高了13%,可以更准确地查找到用户所需图像。     

基于SIFT-LBP的图像检索优化算法研究

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像特征提取和检索中精度、实时性以及对光照条件变化描述较差的问题,提出了SIFT和局部二值模式(LBP)相结合的图像特征提取算法。采用旋转不变LBP算法统计关键点周围16×16区域的梯度信息并计算周围9×9区域的LBP值,以区域中每个像素点为中心构建图像的SIFT-LBP特征描述子。采用了基于遗传算法的特征选择方法,剔除了特征点的冗余信息,降低了特征向量维数。实验结果表明,SIFT-LBP算法具有良好的特征匹配效果,对光照条件的变化具有较强的鲁棒性,进一步提高了检索准确率和检索速度。     

ISODATA高效迭代算法在基于内容的图像检索中的应用

颜色直方图作为颜色特征描述了图像颜色的统计分布特征,具有平移和旋转不变性,提出一种迭代自组织聚类分析算法可以用来实现基于颜色直方图的图像检索.该算法将ISODATA算法引入图像检索领域,实现了通过聚类算法来优化图像检索的目的.实验结果表明,该算法的应用大大提高了图像检索的速度以及图像命中率.     

基于底层纹理特征的图像检索

讨论了统计法中的灰度共现矩阵法和频谱法中的小波变换法来提取图像底层纹理特征,并对此进行了比较和分析,实验表明,基于小波变换的纹理特征提取方法可以有效描述图像底层纹理并取得较好检索结果。     

基于内容的医学图像检索技术

介绍了基于内容的医学图像检索系统的意义、方法和关键技术,分析了国内外医学图像检索领域的应用现状,并在此基础上探讨了基于内容的图像检索技术在医学图像检索领域的应用前景和未来的发展方向。     

微粒群算法在图像检索中的应用

基于内容的图像检索技术已成为信息检索中的瓶颈.针对此问题提出了基于微粒群算法的图像检索技术.首先提取图像的颜色特征向量,用特征向量对粒子进行编码,检索图像的过程可以看成是利用微粒群算法在特征空间搜寻最优解的过程.该方法能够有效全面地搜索图片库,改进和提高了传统的基于内容的图像检索算法的性能.     

一种基于局部颜色特征的图像检索方法

提出一种基于局部颜色特征的图像检索算法.该算法首先采用一种新的方法对图像进行分块,提取图像中心区域的主颜色和其他区域的平均颜色作为颜色特征,然后根据图像中心的重要性,对图像各个分块采用不同的加权系数,使局部图像的特征矢量被增强,从而提高了图像的检索精度.实验结果表明,这种基于局部颜色特征的图像检索算法适合于画面明显按分块变化的图像.     

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。     

基于交互式图割算法的结肠组织提取

针对腹部CT医学图像中结肠组织自身局部特征的问题,研究了一种基于交互式Graph Cuts结肠组织的分割方法。首先人工标定一部分体素标记为＂目标＂和＂背景＂种子点。然后将图像映射成网络图,通过相邻像素间的灰度特征分配边的权重值,采用26邻域系统实现三维图像的分割。最后使用最大流/最小割方法最小化能量函数,得到结肠区域。实验结果表明,交互式的图割算法能够准确地从三维腹部CT医学图像中提取出结肠组织,体现了结肠数据的局部特征。算法能自动将所有腹部CT切片的结肠组织分割出来,实验获得的结果有利于结肠病变的发现和精确定位。