基于中医舌像的检索技术应用研究

中医舌诊是目前医学领域的重要前沿课题之一。为了给传统的中医舌诊提供新的方法,提出了将基于颜色和纹理的图像检索技术应用到中医舌像的检索中,并以VC＋＋为开发平台,对舌像的颜色、纹理进行特征提取与分析。实验表明,利用该技术能够准确、高效地实现舌像的分类检索,检索结果符合辩证要求。综合理论分析与实验结果,基于颜色和纹理的图像检索技术在中医舌诊中有很广的应用前景,对传统中医舌诊的继承和发展也具有很强的现实意义。     

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。     

基于颜色特征的常见舌质舌苔分类识别

舌质、舌苔的自动分类识别是中医舌诊客观化的重要内容。针对6种常见的舌质、舌苔类型,基于其不同的颜色特征实现分类。舌象采集过程中,多种因素会引起图像颜色偏差,采用多项式回归的方法实现颜色校正。采用内积阈值和颜色聚类两种方法实现了舌体的分割,保留舌质、舌苔有效信息。最后针对舌象分类自身的特点,引入权值改进算法模型,使分类准确率得到了明显的提升。     

一种舌图像中舌体的自动提取方法

舌诊是中医四诊的主要内容，是辨证论治的主要依据。客观化研究对中医辨证规范化及中医临床、教学和科研手段的现代化具有重要意义。舌图像机器分析的首要任务是将舌体提取出来。该文首先使用一种基于颜色纹理的无监督图像分割方法对舌图像进行初分割，然后利用基于色度参数调整后生成的模板进行区域匹配合并完成舌体的提取，通过实验充分证明了算法具有很好的鲁棒性。这给进一步的特征提取奠定了基础。     

基于轻型卷积神经网络的舌苔颜色分类方法

舌象特征的自动分析是中医舌诊客观化的核心内容。舌苔颜色作为舌象最基本的特征,其分类的准确程度决定了后续舌象分析的有效性。因此,提出了基于轻型卷积神经网络架构的舌苔颜色分类方法。考虑到实际采集中舌象样本较少且类别不平衡的特点,对舌象样本中不平衡的舌苔颜色类别进行数据扩充;通过设计轻型卷积神经网络,将特征提取和分类纳入到一个框架中统一进行处理,利用数据驱动学习图像与其属性的映射关系,得到舌苔颜色分类模型,从而实现对舌象样本的苔色分类。实验结果表明,提出的舌苔颜色分类方法可以取得94. 85%的分类准确率,对辅助中医临床诊疗及临床研究具有现实意义。     

基于颜色相关图和纹理矩的图像检索

基于内容的图像检索的关键就是准确地提取图像特征。目前常见的图像特征的分类有颜色、纹理和形状。提出了改进的图像相关图算法以及纹理矩算法,并采取有效的方法来结合这两种算法实现高效的图像检索,图像相关图不仅反映了图像的灰度统计信息,而且还反映了图像的空间特征和灰度的渐变度。纹理矩是通过计算图像局部区域的力矩来反映图像的纹理特征。二者相结合整合了图像颜色和纹理信息。实验证明,改进的图像相关图以及纹理矩算法优于传统算法,二者通过在有限的空间维度下的结合在很大程度上提高了检索精度。     

一种基于区域综合特征的彩色图像检索方法

提出了一种基于区域综合特征的彩色图像检索算法.该算法首先结合MPEG-7视觉内容描述对真彩色图像进行量化处理,并将量化后的图像划分成若干个子区域.然后选取子区域的主要颜色及其所占百分率作为颜色特征,选取子区域的熵、能量和对比度作为纹理特征.再综合利用上述颜色、纹理两个特征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,该算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、查全率和较快的检索速度.     

基于多特征融合的中医舌像检索研究

以中医舌像为研究对象,针对单一特征无法很好表述舌像的缺点,提出了基于多特征融合的中医舌像检索方法以提高中医舌像的识别率。由于检索结果的排序直接关系到整个系统的性能,重点研究了在训练集上学习一组合理的多特征融合参数来提高排序性能,从而达到提高中医舌像识别率的目的。该算法以最小化预测排序与目标排序之间的反序对为优化目标,最终得出一个有效的排序学习算法。在该舌图像数据集上的实验结果验证了该算法的有效性。     

一种基于FCM的医学图像检索方法与实现

针对医学内窥镜图像,提出两种基于模糊C-均值聚类(FCM)的特征融合算法:融合颜色相关图和图像纹理特征算法以及融合颜色直方图和颜色相关图算法。据此,实现了一个图像检索的原型系统,依据所设计的评价实验,并对实验结果进行了比较和分析。实验表明,基于FCM的融合颜色相关图和纹理特征的特征融合算法,在基于内容的医学内窥镜图像检索中,具有相对较好的检索效果。     

综合颜色空间特征和纹理特征的图像检索

基于内容的图像检索一直是图像检索领域的研究热点。提出一种综合颜色空间特征和纹理特征的检索算法。首先将彩色图像转换到HSV颜色空间,进行非等间隔量化,提取颜色特征和颜色空间位置信息,再在灰度图像里利用中心块图像分形编码的方法,获取分形编码参数作为图像的纹理特征。在对特征进行内部和外部高斯归一化后,综合颜色空间特征和纹理特征,利用人工鱼群算法进行检索。实验结果表明,算法性能良好,在检索准确率和速率上取得了良好的效果。     

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.     

基于加权颜色分层和纹理单元的图像检索算法

针对仅使用单一颜色或纹理特征并不能达到较好的图像检索效果的问题,提出了一种结合颜色和纹理特征的图像检索算法。首先,颜色微观部分利用颜色直方图,刻画每种颜色的像素占整个图像的比例;然后,宏观部分应用颜色熵和位平面熵分别对图像处理,其中位平面熵取特征较明显的前4层,并对每层的位平面熵加权;最后,根据定义的五种基本纹理结构基元中各像素点的颜色值和角度值,结合颜色特征,实现图像检索。实验结果表明,加权位平面熵和不加权位平面熵比较,在Corel-1000数据集上平均查准率和平均查全率分别提高10.01个百分点和1.2个百分点。结合颜色和纹理特征的图像检索算法与仅表现纹理特征的结构元素描述(SED)方法相比,在Corel-10000数据集上平均查准率和平均查全率分别提高4.3个百分点和2.1个百分点,有效地提高了图像检索效果。     

基于ICC标准的新型舌象仪的彩色校正研究

中医舌象仪通过对舌图像的采集、提取、分析,实现对各舌象指标的定量描述,从而起到辅助中医诊断的作用.新型舌象仪解决了原有舌象仪不能满足卧姿病人舌象采集的问题,但由于照明环境和采集设备的改变,采集后的舌图像与原舌象仪获取的舌图像存在较大差别.为此,推出了将基于ICC标准的彩色校正算法应用到新型舌象仪的彩色校正中,色彩的还原度有所提高.     

颜色、纹理、形状及相关反馈在图像检索中的应用

图像数据库的不断庞大使基于内容的图像检索成为研究热点,目前主要集中于底层特征的相似度匹配。文章重点介绍了颜色特征中的分块主色法,纹理特征中的灰度共生矩阵法和形状特征中的小波变换及不变矩法。在利用单一特征检索的基础上,该文提出了一种综合利用上述三种特征共同进行检索的方法。同时,还将相关反馈技术融合到算法中,通过权值矩阵的正负调整及三种特征系数的调整来提高检索准确率。由实验数据表明,文中的方法是很有效的。     

Expert system design using wavelet and color vocabulary trees for image retrieval

A new image indexing and retrieval system for content based image retrieval (CBIR) is proposed in this paper. The characteristics (vector points) of image are computed using color (color histogram) and SOT (spatial orientation tree). The SOT defines the spatial parent-child relationship among wavelet coefficients in multi-resolution wavelet sub-bands. First the image is divided into sub-blocks and then constructed the SOT for each low pass wavelet coefficient is considered as a vector point of that particular image. Similarly the color histogram features are collected from the each sub-block. The vector points of each image are indexed using vocabulary tree. The retrieval results of the proposed method are tested on different image databases, i.e., natural image database consists of Corel 1000 (DB1), Brodatz texture image database (DB2) and MIT VisTex database (DB3). The results after being investigated show a significant improvement in terms of average precision, average recall and average retrieval rate on DB1 database and average retrieval rate on texture databases (DB2 and DB3) as compared with most of existing techniques on respective databases.     

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PDTDFB变换的彩色纹理图像检索

为提高纹理图像的检索效率,提出一种基于统计模型的纹理特征提取方法.采用金字塔对偶树方向滤波器组实现图像变换,利用Gamma分布对方向子带系数进行建模,通过矩估计方法得到分布参数,并作为纹理检索的特征,使用改进的KL距离度量相似性.在VisTex彩色纹理图像数据库上的检索结果表明,与DT-CWT小波变换相比,该方法的平均检索率较高.     

基于颜色和轮廓平稳小波变换纹理分析的彩色图像检索

由于单一特征只能表达图像的部分内容,提出了一种新的彩色图像检索方法.该算法在提取颜色特征方面,首先将图像进行分块以获得空间分布信息,为了充分利用RGB颜色模型及HSV颜色模型的优点,分别在两种不同的颜色模型中提取相应的特征向量,将两种颜色空间中的特征向量结合在一起就形成本文的颜色特征向量,在纹理特征方面,结合小波变换及轮廓波变换的优点,将图像进行非下采样轮廓平稳小波变换(NWCT),然后分别计算各子带在各个方向上系数的均值与方差作为纹理特征向量,最后采用加权欧氏距离作为图像的相似度进行检索.实验结果表明,相对于其他检索方法,该方法平均检索精度有了一定的提高,取得了较好的检索结果.