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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。 相似文献
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一种改进的颜色共生矩阵纹理描述符 总被引:1,自引:0,他引:1
利用模糊连续三角模运算定义的相似性度量描述彩色图像中像素点之间的差异程度,提出一种改进的颜色纹理特征描述符.该描述符首先将彩色图像多通道颜色信息按照间隔距离和方向进行有效融合并转换为伪灰度图像,然后再用灰度共生矩阵法提取图像的纹理特征矢量.在基于内容的图像检索测试平台上完成的实验表明,改进的纹理描述符所需特征矢量的维数与灰度共生矩阵描述符相同,而描述能力却能与各类颜色共生矩阵描述符相当,有效地实现了图像中纹理和颜色特征融合提取,提高了图像检索性能. 相似文献
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基于多特征的图像检索研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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提出一种基于Gabor滤波的分层次图像彩色化方法.使用Gabor滤波提取图像纹理特征,利用纹理特征将目标灰度图像分割为多个子区域.其中,每个子区域与源参考图像的单个纹理区域相对应,且拥有单调的色彩;分别对子区域进行彩色化,从而降低全局图像彩色化的复杂度.实验结果表明,此方法能抑制图像颜色传输时颜色的丢失,有效地提高彩色化质量. 相似文献
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提出了一种基于分块颜色直方图和纹理特征相结合的彩色图像检索方法。首先,该方法根据图像的背景和目标将其划分为两个区域,并对各个区域分别进行量化,提取颜色特征,计算图像之间的颜色距离;然后,用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征并根据欧式距离来度量图像间的相似性。最后,综合利用颜色和纹理特征的加权来检索图像。经过对多种类别图像进行实验,检索结果都表明,与传统的检索方法相比,此方法能够很好的满足用户的需求,具有较高的查准率和查全率。 相似文献
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基于灰度变化统计的图像检索 总被引:2,自引:1,他引:1
纹理是图像的一个显著特征,也是基于内容检索的一条主要线索。提出了一种基于纹理灰度变化统计的图像检索方法,在水平、垂直、45°和135°方向上统计像素灰度值的变化量,提取关于图像纹理粗细、走向等信息。并将此方法与灰度共生矩阵法和纹理谱法进行比较,从查准率、平均序号和检索时间三方面进行分析,验证了此方法的有效性。同时,还结合颜色特征进行综合检索,并将相关反馈技术融合到算法中,通过多次检索自动调整各特征量的权值以满足用户的检索需求。 相似文献
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综合颜色纹理形状特征的图像检索 总被引:2,自引:1,他引:1
图像特征的提取和使用在基于内容的图像检索中至关重要.研究了在基于内容的图像检索系统中整合颜色,纹理,形状的提取方法.将图像按照一定的规则进行分块,对各个分块分别进行各种特征向量的提取.颜色特征的提取是基于YUV颜色空间的颜色直方图,纹理特征的提取采用Gabor滤波器,形状特征的提取是基于Zernike矩的计算.实验结果表明,综合图像的颜色、形状和纹理特征提高了图像检索的准确性. 相似文献
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警示性图像颜色纹理特征选取的有效性直接影响着多个领域的发展。针对当前方法存在的警示性图像颜色纹理特征选取准确率低的问题,提出了一种基于维纳滤波和增强矩阵的警示性图像颜色纹理特征选取方法,采用维纳滤波对警示性图像中的噪声进行消除,噪声消除后利用横向增量与纵向增量计算警示性图像中像素点的灰度值,求解每个像素点灰度值所对应的横纵坐标轴的二阶偏导数之和,根据这个偏导数推导出警示性图像的颜色纹理特征矩阵,利用该矩阵得到了一个警示性图像的颜色纹理特征模型,通过这个模型实现了对大数据处理下警示性图像颜色纹理特征的选取。仿真结果表明,所提方法对警示性图像的噪声具有很好的抑制效果,可以较好的保留警示性图像中的信息,并且所提方法能够准确的在大数据处理环境下对警示性图像颜色纹理特征的选取。 相似文献
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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。 相似文献
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目的 纹理特征提取一直是遥感图像分析领域研究的热点和难点。现有的纹理特征提取方法主要集中于研究单波段灰色遥感图像,如何提取多波段彩色遥感图像的纹理特征,是多光谱遥感的研究前沿。方法 提出了一种基于流形学习的彩色遥感图像分维数估算方法。该方法利用局部线性嵌入方法,对由颜色属性所组成的5-D欧氏超曲面进行维数简约处理;再将维数简约处理后的颜色属性用于分维数估算。结果 利用Landsat-7遥感卫星数据和GeoEye-1遥感卫星数据进行实验,结果表明,同Peleg法和Sarkar法等其他分维数估算方法相比,本文方法具有较小的拟合误差。其中,其他4种对比方法所获拟合误差E平均值分别是本文方法所获得拟合误差E平均值的26.2倍、5倍、26.3倍、5倍。此外,本文方法不仅可提供具有较好分类特性的分维数,而且还能提供相对于其他4种对比方法更加稳健的分维数。结论 在针对中低分辨率的真彩遥感图像和假彩遥感图像以及高分辨率彩色合成遥感图像方面,本文方法能够利用不同地物所具有颜色属性信息,提取出各类型地物所对应的纹理信息,有效地改善了分维数对不同地物的区分能力。这对后续研究各区域中不同类型地物的分布情况及针对不同类型地物分布特点而制定区域规划及开发具有积极意义。 相似文献
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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. 相似文献
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基于分块主色调和纹理特征的彩色图像检索 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于分块主色调和纹理特征的彩色图像检索方法。该方法首先提取占彩色图像比重较大的前几种主色调,根据主色调将图像划分为不同分块,并以主色调作为各分块图像的颜色特征。然后,采用灰度共生矩阵算法,提取各分块的纹理特征。综合考虑各分块图像的颜色特征和纹理特征,从图像数据库中检索相似图像。实验结果表明,该方法具有较高的检索效率。 相似文献
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一种融合聚类与区域生长的彩色图像分割方法 总被引:3,自引:1,他引:2
论文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征,首先将图像划分成16×16子块,然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类,对于聚类后的子块,提取其颜色与纹理特征,然后采用符合人类视觉特征的生长规则,进行基于子块的区域生长。该方法充分利用了聚类算法和区域生长算法的各自优点,并符合人类视觉特征的分割策略。利用提出的算法对多幅自然图像进行了分割实验,实验结果证明了算法的有效性。 相似文献
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现有的彩色图像纹理特征提取方法是将彩色图像转换为灰度图像或者对彩色图像进行分通道处理,这样的处理方法会丢失原图像的颜色信息和各通道间的相关性,导致特征图像的纹理特征和原图像的纹理特征差异较大。基于上述问题,提出了一种四元数Gabor彩色纹理特征提取方法。首先,根据Gabor滤波和四元数欧拉公式,推导出四元数Gabor滤波,并将彩色图像用四元数矩阵表达;其次提出四元数Gabor滤波卷积算法处理彩色图像,得到多尺度多方向的彩色纹理特征图像;最后对得到的彩色纹理特征图像进行Tamura统计特征的提取。实验结果表明,该方法可以很大程度地保留原图像的粗糙度、对比度和方向度等纹理特征,同时可以提取到原图像的颜色信息。在转化为灰度图像后,该方法在保留粗糙度、对比度和方向度等纹理特征方面优于传统Gabor方法和LBP方法。 相似文献
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针对基于颜色直方图的显著图无法突出边缘轮廓和纹理细节的问题,结合图像的颜色特征、空间位置特征、纹理特征以及直方图,提出了一种基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测方法。该方法首先通过SLIC算法对图像进行超像素分割,提取基于颜色和空间位置的显著图;然后分别提取基于颜色直方图的显著图和基于纹理特征的显著图;最后将前两个阶段得到的显著图进行融合得到最终的显著图。此外,通过简单的阈值分割方法得到图像中的显著性目标。实验结果表明,与经典显著性检测算法相比,提出的算法性能明显优于其他算法性能。 相似文献
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针对在建建筑区域具有与周围非在建建筑颜色特征不同、与周围自然环境纹理特征不同的特点,提出了一种基于在建建筑颜色和纹理特征的高空影像中在建建筑区域识别方法.首先对只包含在建建筑图像数据集中的图像进行颜色和纹理特征提取,由这些特征矢量构建图像特征索引库;然后将待检测图像分块,对其颜色聚类屏蔽绿色植被区域并计算特征矢量,将其与特征索引库做相似性度量,判定该图像块在整个待检测图中的位置,对检测到的在建建筑用红色矩形框和唯一的标识符框选出来.实验结果显示,利用本文提出的在建建筑区域识别方法,能够有效地识别城市高空影像中的在建建筑区域,基于本文算法的系统可以运用于城市规划. 相似文献
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为了改善基于内容的图像检索的效果和提高其检索效率,提出一种基于色彩和边缘特征的图像检索方法。首先将RGB图像分成几个子图像的形式,然后,对于每一个子图像提取其色彩特征和边缘特征,其中边缘特征的获得采用了瞬时保持(MP)边缘检测技术。将这两种特征结合在一起使用,可以实现准确快捷的图像检索。实验结果表明,该方法在检索精度和检索效率上都高于Cheng的两种方法且所用的时间分别为Cheng的方法的10%和3%,检索精度提高近20%。 相似文献