综合颜色与纹理的图像检索

提出了组合颜色和纹理特征的图像检索方法,通过对颜色进行量化然后提取颜色特征,计算图像之间的颜色距离.用Gabor变换提取图像的纹理特征然后根据L2距离计算图像的纹理距离,利用颜色特征和纹理特征的加权来求检索图像和查询图像的相似度,根据相似度的大小来进行图像的检索.实验结果表明,基于组合特征的图像检索方法优于单纯的图像检索方法.     

基于颜色和纹理特征的遥感图像检索

针对单一特征遥感图像检索的局限性和传统综合特征检索方法计算复杂度高的问题,提出了一种基于纹理特征和颜色特征的遥感图像的检索。在分析了现存遥感图像的检索方法后,得出了用颜色特征及Gabor小波提取出的纹理特征进行图像检索的总体思路。设计了一组多尺度和多方向的滤波器组,优化并选择滤波器组的各参数。首先对图像进行滤波,然后再进行纹理特征的提取,最后用颜色直方图对遥感图像进行颜色特征提取,最终将融合这两种图像特征,设计并实现一个基于颜色特征和Gabor小波纹理特征的图像检索原型系统。在进行图像检索时将纹理特征和颜色特征融合对图像库进行图像检索。由实验结果表明,所提出的方法是有效的。     

基于颜色和纹理特征的彩色图像检索

提出了一种基于颜色和纹理特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化处理的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取纹理特征时,结合颜色量化结果,设计了反映图像纹理变化的状态转移概率矩阵,在此基础上,提出采用颜色相关熵来描述图像的纹理特征。由于综合利用了图像的颜色及纹理特征,实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

低层特征获取高层语义的图像检索

首先采用基于颜色聚类的方法将图像分割成区域,提取每个区域的Gabor小波纹理特征和灰度共生矩阵纹理特征,接着采用信息熵对特征进行选择,使用选择后的特征对图像区域进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;然后提出遗传模糊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,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,提高了检索的精度。     

一种综合颜色和纹理特征的图像检索算法

对图像颜色特征和纹理特征进行了研究。在图像颜色特征方面,利用人类的视觉特性,对图像不同分块的主色进行确认和加权处理,获得加权主色颜色特征;在纹理特征方面,利用统计法和结构法构造灰度-差分基元共生矩阵来提取纹理特征。在此基础上,通过高斯归一化方法将颜色特征和纹理特征进行综合,形成最后的图像检索特征,并给出了利用该特征的图像检索算法。实验结果表明,所提出的灰度-差分基元共生矩阵特征提取较传统的灰度共生矩阵特征更加精细,在此基础上综合利用颜色和纹理特征的图像检索方法具有更好的检索精度。     

基于Tri-training的多特征融合图像检索

为了有效地综合利用图像的多种底层特征进行图像检索,提出将Tri-training方法应用于图像检索过程,将图像的颜色、纹理和形状特征进行了有效的融合。分别提取图像的三维量化颜色直方图、方向可控金字塔二值图像投影和仿射不变区域来表示其颜色、纹理和形状特征,并将三种特征的匹配值作为Tri-training分类器的输入对分类器进行训练和测试。实验结果表明,该方法有效利用了图像的多种特征,达到了很好的检索效果。     

二级分区下颜色融合纹理的刑侦图像检索

多数刑侦图像检索算法缺乏图像局部特征的提取,从而导致检索精确度较低。对此,提出一种新的二级分区下颜色融合纹理的刑侦图像检索算法。该算法采用二级分区将图像划分成多个局部区域;提取局部区域的颜色自相关图特征和双树复小波结合多方向多参数的灰度共生矩阵的纹理特征;以串行的方式融合局部区域特征。使用核主成分分析法(Kernel Principle Component Analysis,KPCA)进行特征选择,以欧式距离作为相似性度量实现检索。通过在两个刑侦图库的实验结果表明,该算法的平均精确度均高于传统的刑侦图像检索算法,具有良好的检索效果。     

一种融合颜色和纹理特征的遥感图像检索方法

海量遥感图像的自动查询和选择，迫切需要有效的基于内容的图像检索方法。鉴于单一视觉特征不能很好地表达图像内容，为此提出一种基于五叉树分解的线性加权颜色和纹理特征距离的检索新方法。该方法首先采用五叉树分解法分解图像，然后在利用多通道Gabor滤波器与图像做卷积得到滤波能量值的基础上，提取各子图像滤波能量纹理特征，最后通过计算子图像的颜色均值和均方差来对查询图像和与其大小相当的数据库子图像进行颜色和纹理特征线性加权距离相似性测度。将该方法用于高分辨率卫星和航空遥感图像数据库检索的实验结果证明，该方法是有效的。     

基于多特征的图像检索研究

为了有效地检索图像,基于内容的图像检索技术应运而生。利用直方图表达图像的颜色特征,利用Gabor滤波器组提取图像的纹理特征,在此基础上又提出综合利用颜色特征和纹理特征共同进行图像检索的方法。实验结果表明,综合特征检索的效果比单一特征检索的效果好。     

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。     

局部自相关函数在基于内容的图像检索中的应用

在图像检索领域中,为了更加方便、高效地进行图像检索,文中提出了一种新的图像检索特征——局部自相关特征,为基于内容的图像检索提供了新的工具,它兼具方向特征和纹理特征。利用提出的局部自相关特征在Corel10K图像库上进行了大量的实验,实验结果表明局部自相关特征的平均检索精确度和召回率虽然低于颜色特征,但高于方向特征,是除颜色特征之外又一个高效的图像检索特征。     

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%。     

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％。     

基于多语义特征融合的图像检索

多媒体技术的发展导致数字图像迅速增长,如何根据语义特征高效检索出满足用户要求的图像,已成为当前各行业迫切需要解决的问题。为此提出一种基于颜色、纹理和形状三种语义特征的图像检索方法,建立了颜色和纹理特征的语义描述,使用BP神经网络实现了低层视觉特征到高层语义特征的映射。选取Corel图像库作为测试图像库,实验通过与基于颜色语义特征的检索方法相比较,取得了良好的实验效果。     

基于反馈特征权的综合CBIR系统设计*

介绍了颜色特征和纹理特征的两种图像检索。在利用单一特征检索的基础上,提出了反馈特征权的概念,通过用户对初始检索的反馈得到适合的权重,并综合利用上述两个特征与特征权重结合进行检索。对真实图像数据库的检索实验表明,基于反馈特征权的综合检索要比一般特征检索更符合人的视觉感受要求,因而检索效果更好。     

基于纹理-形状特征的图像检索技术

图像数据库应用日益广泛,如何高效、准确地进行图像的检索成为一项重要的研究领域。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。针对这一实际问题,提出一种新的图像检索方法,通过对图像进行小波变换,获得纹理和形状的综合特征,对综合特征进行归一化处理,并将其作为图像相似性的衡量依据。实验证明基于纹理和形状特征的图像检索具有很好的效果。     

颜色和形状特征的商品图像检索技术的应用

针对基于内容的商品图像检索,提出了以颜色和区域形状为特征的检索技术方案.以非等间隔量化方法提取颜色直方图,同时设置显著水平阈值提取视觉主色,从而获取颜色特征.利用二维函数矩构造出的Hu矩特征值,并对矩特征值进行权重设置,提取了比较符合人类视觉的区域形状特征.两种特征组合检索,实现了商品图像的较高相似性度量的匹配.