拟合复杂形状主骨架的颜色渐变填充

针对复杂形状的颜色渐变填充无法较好拟合形状的延伸方向问题,提出了形状主骨架颜色渐变填充算法（SMSCGFA）。引入骨架路径视觉显著性评价向量,针对主骨架设计了整体优选及局部几何优化相结合的方法,对复杂形状抽取主骨架进行简化;骨架提取时结合了基于约束Delaunay三角剖分（CDT）的三角形中线法骨架提取和基于骨架二叉树的骨架路径双栈跟踪提取;对主骨架进行颜色渐变计算,通过局部的主骨架颜色信息,完成形状整体沿延伸方向的颜色渐变填充。实验验证表明,采用该方法后,骨架路径的优选比可达5.5%,消除了较多的骨架冗余分枝;与颜色线性渐变填充相比,基于骨架的颜色渐变填充,拟合形状延伸变化趋势较好。     

基于内容的多特征融合图像检索

提出一种组合颜色、形状和空间信息的图像检索方法,用颜色块的颜色直方图表示图像的颜色特征;使用Zernike矩表示图像的形状特征,通过提取颜色块的质心、分布方差聚散度等特征得到图像的空间特征。为了进一步提高图像检索的精确度,提出一种基于支持向量机的相关反馈方法。实验结果表明,基于组合特征的图像检索方法优于基于单一特征的检索方法。     

基于纹理和形状特征的外观设计专利图像的检索方法

基于外观设计专利库的应用背景与具体特征,针对现行外观专利检索体制的不足,首次提出一种基于颜色、纹理和形状特征的外观设计专利图像多层检索系统方案。该系统以形状、纹理、颜色分别代表外观设计专利图像的三要素形状、图案、色彩。该文以花边图像为例,对基于形状和纹理特征的检索方法进行了比较研究,取得了令人满意的实验结果。     

综合颜色纹理形状特征的图像检索

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.     

一种新的基于分块颜色和形状的图像检索方法

基于图像单一特征的检索方法只能反映图像的部分属性，应用范围受到限制。本文在分析图像颜色和形状特征的基础上，根据各自的特点，提出了一种新的基于分块颜色和形状的图像检索方法。首先，在图像分块的基础上提取颜色和特征点；其次，根据特征点提取图像的形状信息；最后，以颜色和形状作为综合特征，采用相应的匹配算法进行图像检索。实验证明该方法不仅准确度高，而且还可应用于基于对象或区域的图像查询中。     

基于特征融合的图像情感语义分类

基于颜色或颜色-空间信息的图像分类方法,由于没有考虑图像中所含目标对象的形状特征,分类效果不够理想,以服装图像作为数据源,提出并设计了颜色-边缘方向角二维直方图,将图像的颜色特征与形状特征融合起来进行图像分类。图像中的低阶可视化特征与高阶情感概念之间有着密切的关联,分析了服装图像的颜色和形状的融合特征与情感之间的相关性,采用概率神经网络作为分类算法来完成情感语义分类,实验结果表明,该方法的分类精度有了明显的提高     

基于形状先验和梯度约束的彩色图像分割

针对图像遮挡、噪声等复杂场景下,仅依赖颜色信息难以准确分割的问题,将形状先验和图像梯度分别引入马尔科夫随机场框架中,提出一种基于形状先验和梯度约束的彩色图像分割方法。该方法基于颜色特征和形状模版定义能量函数,梯度信息的引入允许待分割目标与形状模版间有一定差异,且待分割目标与形状模版间的变换具有仿射不变性,整个能量函数通过图割算法实现能量最小化,得到最终分割结果。实验结果表明,该方法具有有效性。     

基于颜色和形状特征的图像检索方法

提出了一种基于颜色和形状特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取形状特征时,结合颜色量化结果,利用图像分割提取图像的形状特征,利用两特征的加权距离计算图像之间的相似度,而后进行图像检索。实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

融合颜色分割与形状特征的交通标志检测

交通标志的颜色特征和形状特征是其最主要的两个特征,为提高检测的准确性和鲁棒性,提出颜色分割和形状特征相结合的方法。利用交通标志的颜色特征,采用基于HSV空间的颜色分割方法 ,获得图像中可能包含交通标志的区域,并提取该区域。根据交通标志的形状特点,利用canny算子获取提取区域的轮廓。然后,采用基于标记的形状检测算法判定所分割区域的形状,利用方向梯度直方图特征结合支持向量机(SVM)方法完成交通标志识别。经实验测试,该方法对图片视点变换、尺度变换以及亮度变换等情况具有很强的鲁棒性。     

基于颜色和形状特征的图像检索系统

随着信息技术的迅速发展,为了高效地从大量图像实例中找出有用信息,改善基于单一特征的图像检索方法的效率和准确性,提出基于颜色和形状信息的多特征图像检索方法,利用 VC++6.0工具开发图像检索系统.算法采用 RGB 颜色空间分块直方图和边缘形状 Sobel 算子相结合的算法提取图像特征.利用600幅756×504大小的 JPEG 四种分类场景图片构建图像库,通过实验,首先基于单一的颜色形状特征进行检索得到结果;再通过综合颜色和形状特征的检索算法实现基于多特征的检索,两次实验相对比结果表明多特征检索系统在实际应用中具有高效性和优越性