基于色彩共生矩阵的CBIR方法

介绍了一种基于色彩共生矩阵提取颜色-纹理特征的图像检索方法。在灰度共生矩阵方法的基础上,发展出色彩共生矩阵方法,解决了灰度共生矩阵方法不能有效处理真彩色图像的缺陷,并从色彩共生矩阵中提取颜色和纹理特征用于图像检索。该方法易于实现、特征库简洁高效,且具有较好的检索效果。     

基于小波变换和灰度共生矩阵的轮胎花纹检索

针对在用离散小波变换中提取纹理特征缺少纹理的空间分布特性问题,提出引入方向测度的灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)与离散小波分解相互融合的算法,在低频子带上借助方向测度引入权值因子的方法提取灰度共生矩阵的6个统计量,用生成的综合特征来描述轮胎花纹的纹理构成,用欧式距离进行相似性度量;实验结果表明,融合算法能够有效提高检索效率,改进方法的检索效率优于用传统的灰度共生矩阵和小波变换提取纹理方法的检索效率。     

基于色彩共生矩阵的图像检索方法

本文介绍了基于色彩共生矩阵的图像检索方法。在灰度共生矩阵的基础上,我们提出了色彩共生矩阵的概念,并从中提取出颜色和纹理特征进行图像检索。该算法易于实现,特征库简洁、高速、且具有较好的检索效果。     

基于改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵的纹理图像检索算法

针对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,提出了一种改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵相融合的纹理图像检索新算法。首先,该算法将图像进行非均匀分块,并对分块的图像进行双树复小波变换,以此增加不同尺度下的空间信息;其次,利用灰度-梯度共生矩阵提取4个统计量特征;然后, 融合 两种方法提取的纹理特征以得到图像检索的纹理特征;最后,用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。实验结果表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

一种改进的颜色共生矩阵纹理描述符

利用模糊连续三角模运算定义的相似性度量描述彩色图像中像素点之间的差异程度,提出一种改进的颜色纹理特征描述符。该描述符首先将彩色图像多通道颜色信息按照间隔距离和方向进行有效融合并转换为伪灰度图像,然后再用灰度共生矩阵法提取图像的纹理特征矢量。在基于内容的图像检索测试平台上完成的实验表明,改进的纹理描述符所需特征矢量的维数与灰度共生矩阵描述符相同,而描述能力却能与各类颜色共生矩阵描述符相当,有效地实现了图像中纹理和颜色特征融合提取,提高了图像检索性能。     

基于纹理特征的图像检索方法的研究与实现

在研究与分析了纹理特征提取算法的基础上,设计并实现了一个图像检索实验系统。该系统相似性度量采用欧氏距离方法,特征提取算法为共生矩阵,并且利用UIUC图像库中五类536幅蝴蝶图像和Caltech101图像库中的barrel,dalmatian和sunflower三类等图像数据库验证了共生矩阵提取纹理特征的检索方法,并对不同测试图库所得到的实验结果进行比较。从实验结果可以看出,对于具有明显的纹理特征的图像数据库利用共生矩阵提取算法还是具有较好的检索性能,可以得到较好的检索效果。     

基于纹理特征的卫星云图台风自动识别方法

利用图像的分形维数和灰度梯度共生矩阵提取了卫星云图中台风密蔽云区等目标的纹理特征,将图像分形维数和灰度梯度共生矩阵的三个二次统计特征结合起来,对卫星云图进行识别分类.     

灰度共生矩阵提取纹理特征的实验结果分析

为使灰度共生矩阵(GLCM)提取的特征值较好地表达纹理信息,对Brodatz纹理库图片进行了大量实验。首先测试了各构造参数对关键特征统计量的影响,给出了特征值随参数变化的规律,确立了构造参数的合理取值;然后测试了图像旋转和大小变化对所提取特征值的影响。实验结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于纹理的图像检索有参考意义。     

综合颜色和纹理特征的图像检索算法

基于内容的图像检索是当前多媒体信息检索的热点之一。基于内容的图像检索技术是根据对图像内容(特征)的描述和提取,在图像库中找到具有指定内容(特征)的图像。本文对图像颜色特征和纹理特征的提取、相似性度量等基于内容的图像检索的关键技术进行了分析和研究,并在此基础上,提出了一个基于颜色特征和纹理特征的图像检索算法并验证了其有效性。该算法采用HSV颜色空间的直方图作为颜色特征向量,采用灰度共生矩阵的四个纹理特征:能量、熵、惯性矩和相关性构成纹理特征向量,采用欧氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该算法实现的系统具有良好的图像检索功能。     

综合分块颜色和基元共生矩阵的图像检索方法

提出了一种基于分块颜色直方图和纹理特征相结合的彩色图像检索方法。首先,该方法根据图像的背景和目标将其划分为两个区域,并对各个区域分别进行量化,提取颜色特征,计算图像之间的颜色距离;然后,用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征并根据欧式距离来度量图像间的相似性。最后,综合利用颜色和纹理特征的加权来检索图像。经过对多种类别图像进行实验,检索结果都表明,与传统的检索方法相比,此方法能够很好的满足用户的需求,具有较高的查准率和查全率。     

灰度共生矩阵检索纹理图像的算法研究

图像的特征提取和匹配是基于内容的图像检索技术的基础.针对典型纹理图像的检索问题,给出了共生矩阵特征统计量的合理提取方法.在此基础上,结合特征匹配技术实现了基于共生矩阵的纹理图像检索系统.测试了不同度量函数以及不同的特征统计组合对检索结果的影响.研究表明,提取共生矩阵的四参数,用加权街区距离进行图像匹配,可获得相对较好的检索效果.     

Extraction of major object features using VQ clustering for content-based image retrieval

An image representation method using vector quantization (VQ) on color and texture is proposed in this paper. The proposed method is also used to retrieve similar images from database systems. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions, which are coherent in color and texture space. A scheme is provided for object-based image retrieval. Features for image retrieval are the three color features (hue, saturation, and value) from the HSV color model and five textural features (ASM, contrast, correlation, variance, and entropy) from the gray-level co-occurrence matrices. Once the features are extracted from an image, eight-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. The VQ algorithm is used to rapidly cluster those feature vectors into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to the object within the image. This method can retrieve similar images even in cases where objects are translated, scaled, and rotated.     

基于多特征高效索引的图像检索

为了提高图像检索的准确率和速度,提出了一种多特征组合的图像检索算法。在颜色空间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;基于改进的灰度共生矩阵提取纹理特征参数;利用Krawtchouk矩不变量提取图像的形状特征;基于贡献度聚类并建立特征索引库。融合上述特征计算图像间的相似度,使用特征索引对图像进行快速检索。实验结果表明,提出算法的检索精度有较大提高,能快速检索出用户所需的图像。     

一种新的结构自适应纹理合成算法

纹理合成是图像修补采用的主流方法,提出一种新的结构自适应纹理合成算法以提高纹理合成质量.首先通过分析图像灰度共生矩阵和灰度行程矩阵的特征参数确定纹理类型,然后对于显著结构纹理图像采用基于结构相似度的匹配准则以提高合成质量.实验结果表明本文提出的自适应算法可以有效提高显著结构纹理图像的合成质量.     

结合多特征和SVM的SAR图像分割

为实现灰度共生矩阵(GLCM)多尺度、多方向的纹理特征提取, 提出了一种结合非下采样轮廓变换(NSCT)和GLCM的纹理特征提取方法。先用NSCT对合成孔径雷达(SAR)图像进行多尺度、多方向分解; 再对得到的子带图像使用GLCM提取灰度共生量; 然后对提取的灰度共生量进行相关性分析, 去除冗余特征量, 并将其与灰度特征构成多特征矢量; 最后, 充分利用支持向量机(SVM)在小样本数据库和泛化能力方面的优势, 由SVM完成多特征矢量的划分, 实现SAR图像分割。实验结果表明, 基于NSCT域的GLCM纹理提取方法和多特征融合用于SAR图像分割, 可以提高分割准确率, 获得较好的边缘保持效果。     

Vector space model adaptation and pseudo relevance feedback for content-based image retrieval

Image retrieval is an important problem for researchers in computer vision and content-based image retrieval (CBIR) fields. Over the last decades, many image retrieval systems were based on image representation as a set of extracted low-level features such as color, texture and shape. Then, systems calculate similarity metrics between features in order to find similar images to a query image. The disadvantage of this approach is that images visually and semantically different may be similar in the low level feature space. So, it is necessary to develop tools to optimize retrieval of information. Integration of vector space models is one solution to improve the performance of image retrieval. In this paper, we present an efficient and effective retrieval framework which includes a vectorization technique combined with a pseudo relevance model. The idea is to transform any similarity matching model (between images) to a vector space model providing a score. A study on several methodologies to obtain the vectorization is presented. Some experiments have been undertaken on Wang, Oxford5k and Inria Holidays datasets to show the performance of our proposed framework.     

基于多邻域空间分布的图像检索

由于灰度共生矩阵及其改进算法存在计算复杂、且对于纹理分布信息缺乏计算以及忽略了图像相关特性等缺点,导致对于图像纹理的有效信息缺乏很好的描述,为此提出了一种新的纹理特征用于图像检索.该算法首先结合图像中像素的统计信息,针对不同的邻域范围提取图像的邻域相关矩阵,然后在此基础上构造多邻域空间分布特征用于图像检索.分析表明,该算法所提取的纹理特征计算量小,复杂度低,并且由于将纹理的结构特征和统计特征有效地结合起来,所以对图像的空间纹理分布特征可以较好地描述.为了证明新算法所提取纹理特征的有效性,将其用于图像检索实验.实验结果表明,新算法在检索精度上相比其他算法具有较大的提高.