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.     

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。     

基于分块颜色矩和灰度共生矩阵的图像检索

颜色和纹理是描述图像内容的两个重要视觉特征,提出了一种基于分块颜色矩和灰度共生矩阵相结合的图像检索方法。根据图像背景内容的差异,将图像分成大小相等的子块,通过HSV颜色空间非均匀量化,计算子块的颜色矩来描述图像的局部颜色特征。整体图像采用灰度共生矩阵作为其纹理特征。结合两者采用加权欧式距离计算图像相似度,从实验结果中得出该检索方法的有效性。     

改进的基于广义图像共生矩阵的图像检索方法

综合考虑了传统灰度共生矩阵法与基于广义图像灰度共生矩阵法各自的优点,提出了改进的基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。新方法构造了广义图像四个方向的灰度共生矩阵,并提取四个共生矩阵的纹理参数进行检索。实验结果表明,新方法对图像的旋转及尺寸变化具有更好的检索性能。     

基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法

当图像发生旋转或大小改变显著时,用已有的基于灰度共生矩阵的图像检索方法,不能很好地给出检索结果,在此基础上,该文提出一种基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。该方法将原图像作平滑处理得到平滑图像,然后将原图像和平滑图像组合起来得到广义图像灰度共生矩阵,提取该矩阵的统计特征量后,将其组成向量并归一化后用于检索。该方法引入了图像的空间信息,对于图像旋转和尺寸变化均不敏感。实验结果与性能比较表明,新方法的效果优于单纯的灰度共生矩阵法。     

一种基于颜色基元共生矩阵的图像检索方法

提出一种结合图像颜色连通区域信息及其纹理特征的图像检索新方法。对图像进行分块,确定图像中的颜色连通区域集,提取图像中各颜色连通区域对应的4种颜色基元共生矩阵特征,针对该特征设计的图像相似性度量函数实现基于内容的图像检索。实验结果表明,该方法能有效地结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有良好的检索效果和性能。     

基于RGB向量空间的彩色纹理图像检索

彩色纹理图像分析是图像理解和计算机视觉研究领域的重点之一,彩色纹理图像分析具有很大的优越性.本文提出了一种新的彩色纹理图像描述子,首先计算RGB向量空间的梯度,经过标准化后把它映射到灰度级上,利用共生矩阵来描述纹理图像特征,并用于图像检索.实验结果表明,该纹理图像描述子能够有效结合颜色和纹理特征,具有良好的检索效果.     

基于灰度共生矩阵的织物图像分析

以Matlab为研究工具,采用灰度共生矩阵算法,以织物纹理图像为研究对象,设计了基于灰度共生矩阵的织物图像程序,通过设置特征值分析织物图像中是否有疵点.仿真结果表明:不同的织物图像,选择合适的像素点对的方向、距离及灰度级是确定特征值的关键,也是准确地实现织物图像疵点检测的核心.     

基于环状矩形分块的纹理图像检索

摘要：提出一种环状矩形分块纹理检索算法。将图像分成环状矩形边缘区域、中心环状矩形区域和核心矩形区域。对最外层边缘区域不予处理,这可明显减少检索时间,且对检索效果影响很少。对每幅图像分别求出中心区域和核心区域基于灰度共生矩阵的能量、对比度和熵所构成的纹理特征向量,两幅图像中心区域纹理特征向量欧式距离和核心区域纹理特征向量的欧式距离之和决定这两幅图像相似性。而环状矩形具有圆形分块的旋转不变性但计算更简单。经实验验证,对一些类别图像有较好的检索效果     

基于二进制颜色相关矩阵的图像检索方法

提出一种基于二进制颜色相关矩阵的图像检索方法BMCCM。该方法利用RGB分量颜色不变量模型对原始图像进行量化,计算变换后图像的颜色相关矩阵,对相关矩阵进行二值化,并利用Jaccard系数衡量图像特征间的相似度,完成图像的检索。实验结果表明,BMCCM的检索准确度及效率明显高于颜色直方图和颜色(自)相关图。     

基于综合灰度共生矩阵的显微细胞图像纹理研究

灰度共生矩阵法是图像纹理分析中一种十分重要的方法。由于受到方向性和细胞本身特性的影响,传统的灰度共生矩阵法不能完整描述显微细胞图像的纹理,运用综合灰度共生矩阵可以有效地解决这个问题。根据显微细胞图像特点,计算出6个由综合灰度共生矩阵导出的纹理特征参数,并对它们进行归一化处理。通过分析这些归一化纹理特征值,可以对细胞图像中各种细胞成分进行分类描述。     

基于内容的图像检索技术在服装检索中的应用

随着服装电子商务的日益普及,基于图像的服装检索需求日渐迫切。颜色、花型、款式是服装最本质的三大特征,基于这三大特征进行研究,用代表色表达服装的颜色,利用灰度共生矩阵刻画服装的花型,提取外轮廓特征表达服装的款式,提出相应的匹配算法,实现对服装图像的全方位检索。实验表明,达到理想的检索效果。     

基于EBP-OP算法与纹理特征的图像检索

基于纹理特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。文章提出了一种基于图像纹理特征与多层前馈神经网络EBP-OP算法的图像检索方法。首先运用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征,然后用EBP-OP算法对提取的纹理特征进行分类,并在此基础上实现一组纹理图像的检索,实验证明这种方法是有效的。     

利用差分矩阵进行基于内容的图像检索

随着大容量图像数据库的广泛应用,基于内容的图像检索(CBIR)技术成为对其进行管理和检索的有效手段。文中提出了一种基于灰度变化进行基于内容的图像检索的方法,利用差分概念提取出图像的差分矩阵,再从中提取特征进行度量。给出了对自然图像库检索的实验结果,实验表明,采用该方法比空间颜色直方图与共生矩阵等方法能取得更好的检索效果。与颜色空间直方图和灰度共生矩阵的比较实验证明差分矩阵的方法在速度和结果上都有比较好的效果。