综合利用目标区域颜色纹理特征的彩色图像检索

基于内容的图像检索是当前图像数据库领域的一个研究热点。文章提出了一种基于目标区域的多特征彩色图像检索算法。首先获取彩色图像HSI色彩空间的亮度分量灰度图像,再计算得到亮度分量灰度图像的二值边缘图像,并根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域。然后抽取目标区域的颜色特征和纹理特征,并分别对两个特征的相似距离进行归一化。最后综合利用这两个特征共同进行检索。实验结果表明,该文的算法具有良好的性能,在检索准确率上获得了较好的效果。     

一种基于目标区域的彩色图像检索算法

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法。首先，获取彩色图像HSV颜色空间中各个分量图像，然后计算各分量图像的二值边缘图像。根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域。在图像检索时，抽取彩色图像目标区域所对应的子图像特征，代替全局图像特征进行图像相似性匹配。实验表明，基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的检索算法。     

面向彩色图像和视频的文本提取新方法

随着基于内容检索技术的发展，人们逐渐意识到包含在彩色图像和视频中的文本具有重要的语义作用，并需要采用有效的方法来提取这些文本，文中提出一个全面作用在RGB颜色空间3个分量上的彩色图像边缘检测新算子和一种利用空间频率特征，结合彩色边缘检测与基于区域图像分割方法的彩色图像和视频文本提取新算法。实验表明在彩色图像和视频的文本提取中，文中算子形成的二值边缘图像的文本区域轮廓清晰完整，有利于下一步文本区域与背景的剥离，该算法具有较高的广西区域提取准确率和较好的对于文本字符在尺寸和颜色方面的适应性。     

场论与自适应彩色图像边缘检测

传统彩色图像灰度化边缘检测方法大都将彩色像素的R、G、B三分量分别乘以固定系数,从而将彩色图像转换为灰度图像,然后利用处理灰度图像的系列检测方法进行后续处理.仅从数学上分析,彩色图像可认为是彩色像素矢量平面,灰度化处理步骤实际上可理解为固定投影方向彩色像素矢量场通量的求解,根据通量场上的通量密度分布信息则可进行边缘提取.提出基于彩色图像矢量平面自适应投影矢量的检测算法,根据不同图像本身的像素值分布,寻找使得通量场中梯度场的散度在图像平面上积分达到最大的投影方向,并根据该自适应的投影方向对原始图像进行灰度化处理.该方法旨在追求获取最为全面的彩色图像边缘成分,而不偏向局部细节信息的强化或者弱化.实验表明,彩色图像RGB三分量之间存在较强的相关性和互补特性,而采用该算法,利用任意两种彩色分量就能够达到同时使用三种彩色分量的边缘检测效果.通过自然图像的实际测试,能够证明算法的合理性,以及相对于传统灰度化方法的优越性.     

基于聚类分割和特征点的显著区域检测算法

针对彩色图像中的显著区域检测,对基于聚类分割的特征点检测算法及基于亮度、颜色和梯度多特征的显著区域检测算法进行了研究,提出一种基于特征点和聚类分割的显著区域检测算法,该算法的处理思路是先对目标彩色图像利用高斯低通滤波和局部熵纹理分割去除纹理区,得到R、G、B分量的滤波灰度图,聚类分割自动划分出每个分量的最亮区域、最暗区域和剩余区域这三个区域,每个颜色分量选择最亮或最暗这两个区域与剩余区域亮度差值最大的一个区域,对此选择区域边界进行角点、边缘点检测,将其角点和边缘点作为显著点,然后通过数学形态学将显著点扩展到显著区域.利用公共数据库中的多幅自然图像进行实验对比,实验结果显示本文所提算法不仅提高了检测准确性,同时简化了计算过程,验证了该算法在提取尤其是纹理复杂的图像的显著区域上的有效性.     

基于HSV空间的果蝇复眼区域提取算法

针对果蝇复眼病变诊断研究中,由于果蝇复眼目标与背景对比度不大,直接在RGB空间操作,无法设计一个普遍性较好的图像分割算法的问题,提出了一种基于HSV色彩空间的果蝇复眼目标区域提取算法.该算法将果蝇复眼彩色图像分解成单个彩色分量,并以含有丰富信息的R分量代替B分量;将图像从RGB彩色空间映射到HSV空间,在灰度直方图具有明显双峰特性的S通道中,引入OTSU阅值设定算法进行阈值分割,达到准确提取果蝇复眼目标区域的目的.实验表明,该算法可以快速准确的完成果蝇复眼目标区域的提取,有利于病变区域的识别.     

一种基于基元的彩色图像检索方法

结合基元与颜色特征,提出一种基于基元的彩色图像检索算法,该算法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV空间上,并将图像量化为256种颜色,然后定义五种基元类型对图像进行基元分析得到基元图,利用颜色直方图描述基元图的颜色特征,利用改进的直方图相交算法进行相似度度量。实验结果表明：提出的算法能有效地去除背景颜色对图像目标的检索影响,而且较之用灰度边缘检测的边缘代替彩色图像边缘而进行的检索,能更好地反映彩色图像的纹理和边缘特征,具有较高的查准率和查全率。     

基于对比度增强的彩色图像边缘检测算法

在分析彩色图像边缘的灰度化和漏检问题的基础上,设计了分解基于分量相关的颜色模型的彩色图像得到的颜色分量进行颜色对比度增强的算法。提出了以该算法为基础的彩色图像边缘检测的改进方法,即对增强后的各分量应用梯度算子检测其分量边缘,最后合成为彩色图像边缘。实验结果表明,文中提出的改进方法,能够检测出图像的彩色边缘,具有检测出的图像边缘细节较完整的优点;又由于该方法是基于像素点处理的检测方法,故不必进行颜色模型的转换,具有方法简单、算法复杂度低的优点。     

复杂背景下快速车牌定位方法研究

在YUV颜色空间内，根据车牌图像的纹理特征，充分利用车牌图像的三个分量彩色信息，提出了一种基于彩色边缘的车牌定位方法。该方法利用车牌区域竖直边缘异常丰富的特点，采用一种针对性很强的边缘提取算子，对Y，U和V三个颜色分量分别进行竖直边缘提取；三个分量图像竖直边缘提取之后，依据一定的准则，融合三个竖直边缘图像，得到原彩色图像的边缘。试验结果表明，与一般的单纯灰度图像边缘提取相比，该方法能更准确地定位车牌；并且经边缘提取之后，非车牌区域的边缘所剩很少，使车牌区域搜索部分变得异常简单，从而极大地减少了系统的运算负担和时间开销，满足系统实时性的要求。     

融合模糊聚类的蚁群图像增强算法

为提高边缘检测精准度,保证图片分割后效率和效果,本文提出一种基于融合模糊聚类的蚁群图像增强算法。该算法利用分量灰度值、灰度梯度值和领域特征值进行图像特征提取,得到特征灰度图;然后使用模糊聚类算法对区域蚂蚁进行聚类以提高收敛速度;再采用蚁群算法进行图像边缘检测,检测过程中,使用路径选择策略对蚁群进行有序搜索,提高搜索效率,又根据信息素更新策略进行最优路径信息交流,以达到边缘点提取与检索目的;最后将检索所得灰度边缘图与原图进行重合,得到图像增强效果。实验结果表明,该改进算法在检索时间方面相较于传统蚁群算法提高了20.7%;在精度方面提高了14.8%,图片分割效果更好,纹理更清晰。     

一种基于目标区域的图像检索方法

为了弥补全局特征在描述图像内容上的不足,论文描述了一种基于目标区域的图像检索方法:从用户指定的区域中分割并提取出所包含的目标,然后利用目标区域的视觉特征进行图像检索。在图像检索时,提取目标区域对应的子图像特征代替全局图像特征进行图像相似性匹配。实验结果表明,基于目标区域的图像检索效果比基于全局图像特征的检索效果有较好的改善。     

一种基于HSV空间的彩色边缘图像检索方法

结合重要的彩色图像边缘及人眼视觉特性,提出了一种基于彩色边缘直方图的图像检索方法。该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色图像边缘转换至符合人眼视觉特性的HSV空间并进行量化处理,再将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图,最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。     

一种基于区域综合特征的图像检索方法

提出一种基于目标区域的图像检索方法,首先采用颜色聚类的分割方法将图像分割成不同的区域,提取每个区域的颜色、位置、形状等低层特征,然后提出一种相似度计算方法实现图像的相似性度量。为了提高图像检索的准确度,最后采用支持向量机(SVM)的相关反馈算法。实验结果表明,基于目标区域的图像检索效果比基于全局图像特征的检索效果有较好的改善。     

基于彩色边缘网格直方图的图像检索方法

边缘是图像局部变化最显著的部分,也是人类理解图像内容的重要线索.本文提出了一种基于彩色边缘特征的图像检索方法,该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图;最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.     

基于目标区域的语义图像检索

提出了一种基于高层语义的图像检索方法,该方法首先将图像分割成区域,提取每个区域的颜色、形状、位置特征,然后使用这些特征对图像对象进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;采用模糊C均值算法对图像进行聚类,在图像检索时,查询图像和聚类中心比较,然后在距离最小的类中进行检索。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率,缩小低层特征和高层语义之间的"语义鸿沟"。     

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.     

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。