基于兴趣点的图像检索方法研究

提出了基于兴趣点的多种图像特征相结合的图像检索新方法。该方法利用兴趣点周围局部区域的环形颜色直方图和Gabor小波变换提取纹理特征作为刻画图像的主要特征,并结合兴趣点的空间分布对图像进行检索。该方法不仅弥补了单一特征无法真正表征图像的缺陷,还保证了检索算法对图像旋转、平移的识别不变性。与同类方法相比,该方法有效提高了图像检索的准确率。     

一种基于显著兴趣点的图像检索方法

提出一种利用显著兴趣点结合颜色矩和距离直方图进行图像检索的方法。该方法将兴趣点作为图像中用户关注的主要视觉线索,包括显著兴趣点检测、距离直方图和颜色矩的特征提取3个步骤,既利用兴趣点的局部颜色特征,又考虑兴趣点间的空间距离关系,克服了传统颜色矩没有空间位置信息的缺陷。实验结果表明,该方法实现简单,能够有效提高图像检索的效率。     

构建近邻上下文的拷贝图像检索

目的 以词袋模型为基础的拷贝图像检索方法是当前最有效的方法。然而,由于局部特征量化存在信息损失,导致视觉词汇区别能力不足和视觉词汇误匹配增加,从而影响了拷贝图像检索效果。针对视觉词汇的误匹配问题,提出一种基于近邻上下文的拷贝图像检索方法。该方法通过局部特征的上下文关系消除视觉词汇歧义,提高视觉词汇的区分度,进而提高拷贝图像的检索效果。方法 首先,以距离和尺度关系选择图像中某局部特征点周围的特征点作为该特征点的上下文,选取的上下文中的局部特征点称为近邻特征点;再以近邻特征点的信息以及与该局部特征的关系为该局部特征构建上下文描述子;然后,通过计算上下文描述子的相似性对局部特征匹配对进行验证;最后,以正确匹配特征点的个数衡量图像间的相似性,并以此相似性选取若干候选图像作为返回结果。结果 在Copydays图像库进行实验,与Baseline方法进行比较。在干扰图像规模为100 k时,相对于Baseline方法,mAP提高了63%。当干扰图像规模从100 k增加到1 M时,Baseline的mAP值下降9%,而本文方法下降3%。结论 本文拷贝图像检索方法对图像编辑操作,如旋转、图像叠加、尺度变换以及裁剪有较高的鲁棒性。该方法可以有效地应用到图像防伪、图像去重等领域。     

基于Hessian矩阵和Gabor函数的局部兴趣点检测

局部特征方法是基于内容的图像与视频检索的重要方法。提出一种新的基于Hessian矩阵和Gabor函数的尺度不变局部特征点检测方法(Hessian-Gabor Detector)。该方法首先利用基于Hessian矩阵的检测子定位图像在空间域上的候选特征点位置,然后用基于Gabor函数的算子检测候选兴趣点在尺度空间的特征尺度,从而获得具有尺度不变特性的局部特征点。实验证明,与DOG、Harris-Laplace等方法相比,计算简单。应用于图像匹配中,能够显著地提高匹配效率。     

基于局部累积直方图和纹理特征的图像检索方法

提出了结合HSI颜色空间的局部累积直方图和图像的纹理特征进行检索的新方法.在HSI颜色空间求局部累积直方图,既可以消除大量离散的零值点,又考虑到累积前后两种颜色的相似性,符合人眼的视觉感知特点;利用以灰度共生矩阵为基础的纹理特征对局部累积直方图检索的结果进行二次检索,充分考虑了图像的空间信息.避免单一的颜色特征描述图像的片面性.基于花卉图像库的检索实验结果表明,该方法可以取得良好的检索效果.     

利用轮廓分解和局部描述的二值图像检索

提出一种面向二值图像检索的形状分解和局部描述方法.对二值图像进行物体轮廓的提取,采用特定的方法对轮廓进行分解,得到轮廓的参考点集.利用轮廓的法线求取每一个参考点的对应弧线段,计算弧线段的特征并作为对应参考点的特征向量,从而原图像就被表示为特征空间中的特征点集.最后,采用点匹配的方法来计算图像之间的距离,实现二值图像的检索.实验结果表明,与目前已有的方法相比该方法具有较高的检索精度.     

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

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。     

基于兴趣点综合特征的图像检索

针对环形区域能更好地表达像素空间分布的特点,将其引入到Gabor小波纹理特征中,提出了一种基于兴趣点环形区域颜色和纹理特征的图像检索算法。首先采用自适应平滑滤波器对图像进行滤波处理,消除噪声的影响并利用快速鲁棒特征(SURF)算子检测兴趣点;然后计算兴趣点周围局部区域内环形颜色直方图及纹理特征,将其作为图像的综合特征;最后根据图像综合特征相似度,输出相似图像。实验结果表明,该算法使平均检索准确率提高至少7％。     

基于梯度和局部多值模式的图像纹理特征提取

为了进一步增强局部二值模式的纹理特征表达能力,提出了一种将图像梯度同局部多值模式相结合的纹理特征提取方法.该方法首先计算出图像的梯度幅度和梯度方向,并根据量化的梯度方向对幅度图进行分解,之后利用得到的幅度图对其进行局部多值模式特征的提取,得到一种新的纹理特征,最后将得到的特征进行图像检索实验.实验结果表明,在纹理丰富的检索库上,该方法所提取的纹理特征更加具有通用性,相对传统局部二值模式图像检索方法具有更好的稳健性和更好的检索效果.     

基于兴趣点和边缘特征的图像检索方法的研究

提出了多种图像特征相结合的图像检索新方法.该方法把兴趣点和边缘作为图像中用户关注的线索,设计了一种基于兴趣点和边缘特征的图像检索新方法.它综合考虑了图像的全局形状特征、颜色及其空间分布信息,不仅克服了单一特征无法真正表征图像的缺陷,同时保证了检索算法对图像旋转、平移的识别不变性.进行检索时,可根据兴趣点的数目自适应地改变兴趣点和边缘特征的相似性权重,增加了系统的有效性.与同类方法相比较表明,该方法有效提高了图像检索的准确率.     

用兴趣点凸包和SVM加权反馈实现图像检索

针对采用环状颜色直方图的图像检索方法存在的不足,提出一种基于兴趣点凸包的图像特征提取方法,通过对用小波变换检测出的必趣点递归求出它们的凸包,并将每个凸包上的兴趣点按一定的算法安插在相应的桶内,对每个桶求出颜色直方图,利用桶与桶之间的相似度定义两幅图像的相似度.这种特征提取方法可有效抑制兴趣点集合中出现游离兴趣点的情况,结合基于兴趣点的空间离散度和Gabor小波纹理等特征实现图像检索,可有效提高图像检索精度.最后,提出一种新的相关反馈方法,通过利用支持向量机分类结果设置权值来改进移动查询点相关反馈方法.实际图像数据库上的实验表明,引入这种反馈方法后可将图像检索的查准率提高20%左右,查全率提高10%左右.     

基于特征的文档图像检索

提出一种综合利用文档图像的段落特征和局部像素分布相对差特征进行文档图像检索的方法。给出段落特征和局部像素分布相对差特征的定义、提取方法以及基于这2个特征结合使用的检索方法。段落特征这一全局特征以及局部像素分布相对差特征这一局部特征相结合能够较好地表征和区分文档图像,检索方法将两者充分结合取得较好的效果。     

基于多尺度HOG的草图检索

草图检索是图像处理领域中的重要研究内容。提出了一种将高斯金字塔和局部HOG特征融合的特征提取改进方法,并将其用于草图检索。采用高斯金字塔将图像分解到多尺度空间,在所有尺度上进行兴趣点提取,获得基于兴趣点的多尺度HOG特征。利用图像的多尺度HOG特征集生成视觉词典,最终形成与视觉词典相关的特征描述向量,通过相似度匹配实现草图检索。将该算法与单一尺度下的HOG算法及其他几种算法比较,实验结果表明了其可行性和有效性。     

基于局部对称性的特征点加工策略及应用

在基于词袋模型的图像检索框架中,图像包含的SIFT特征点往往数量比较大,特征不够强。因此图像检索系统的效率和性能往往受影响。基于SIFT特征点的性质和视觉显著性原理,提出了SIFT特征点的局部对称性度量方法,并且在图像检索框架中嵌入了基于对称性的SIFT特征点过滤方法和加权策略,以提升SIFT特征点的利用效率。在牛津大学建筑物图像集上的实验结果表明,提出的基于对称性的SIFT特征点选择策略能有效地提高图像检索的性能。     

基于小波突出点颜色及空间分布的图像检索算法

分析了基于兴趣点的图像检索方法的缺点，提出了一种基于小波突出点的图像检索新方法。该方法在小波域提取突出点，这些突出点既表示了全局变化也表示了局部变化；然后以小波突出点为线索，设计了基于小波突出点的环形颜色直方图，既利用了小波突出点的局部特征，又考虑了小波突出点的空间分布结构；用图像间的环形颜色直方图距离来度量图像间的相似性。该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性，而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷。实验结果表明，该方法对图像检索是有效的。     

基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测

针对基于语义的图像检索系统,提出了一种基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测方法。各种基于颜色、纹理和形状的全局特征都存在着众多信息冗余项和干扰项,而该文提出的局部颜色-空间特征则是利用语义概念层的先验知识进行特征降维后提取出的特征,它能更好地描述图像的语义内容,且具有容易提取、计算复杂度低的优点。实验结果表明,基于局部颜色-空间特征的概念检测方法优于基于全局特征的概念检测方法,将其用于图像检索后的检索精度比采用基于全局颜色特征的方法提高了36.4%。