共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
本文提出了一种利用角点特征进行图像检索的新方法,该方法利用改进后的Harris算法检测角点,在此基础上结合角点信息、质心距与非角点信息进行检索。该描述方法对形状的平移、旋转、尺度具有鲁棒性。实验结果表明,该方法能够充分利用轮廓信息正确描述形状特征,且实现简单,有效提高了检索的效率。 相似文献
3.
4.
5.
6.
提出了一种基于图像颜色直方图及纹理特征提取的兴趣点凸包检索方法。首先利用Harris角点检测器检测图像的兴趣点,然后利用正负划分性算法求取兴趣点集合的凸包,确定图像的感兴趣区域,最后计算感兴趣区域的颜色直方图和灰度共生矩阵作为图像特征进行图像检索。在图像检索过程中,保证了图像旋转、平移、尺度不变性。通过对10类1000幅图像进行检索,实验表明该方法与其它基于兴趣点凸包的检索方法相比,提高了图像检索的平均查准率和查全率,可以更准确地查找到用户所需图像。 相似文献
7.
提出了一种基于三角剖分的形状检索改进算法.算法的基本思想是:先对图像进行边界跟踪和角点检测;然后寻找初始角点在边界跟踪中的对应点,并对找到对应点的角点按对应点在边界跟踪中的顺序进行排序;再对排序后的角点进行德洛内三角剖分,得到能表示目标真实形状的三角形序列;最后计算三角形序列的角度直方图作为形状特征进行相似性匹配.实验结果表明,该算法有较高的效率和检索精度. 相似文献
8.
提出了一种基于小波变化显著点和基于关键块相结合的图像检索方法。首先利用小波变换提取图像的显著点,然后将图像划分成均匀的图像块,将图像块分为有显著点的和无显著点两类。提取块的低层次特征矢量,将两幅图像之间的匹配转换成图像块之间的匹配。在图像检索时,通过对这两类图像块分别进行相似性度量,对得到的结果加以不同的权重,以实现对图像局部或全局不同要求的检索。 相似文献
9.
针对医学图像检索中相似性表达的自身困难,以及噪声影响的问题,提出一种通过张量积图进行扩散,利用其他数据点的上下信息改进基于纹理元的成对相似性度量的方法。首先,采用纹理元的统计方法进行医学图像特征描述和提取,并通过对纹理元相似性加权,得到图像的成对相似性;然后,利用张量积图沿着数据点的内在流形进行相似性的传播,实现全局的相似性度量。在ImageCLEFmed 2009上的实验结果表明,该算法与基于Gabor的检索算法相比,其类平均精度提高了32%,与基于尺度不变特征转换(SIFT)的检索算法相比,其类平均精度提高了19%,能良好地应用于医学图像检索。 相似文献