基于轮廓的图像检索

提出了一种针对多纹理图像的基于轮廓和纹理分割的检索策略.首先提取一幅图像中各个纹理基元的轮廓,计算轮廓的Fourier形状描绘子,根据形状描绘子对轮廓聚类分组.此时,原图像被分割成几组不同形状的纹理基元轮廓,采用Gabor小波变换分别提取各组纹理基元轮廓的特征,从而将原图像表示为Gabor小波特征空间中的特征点集.最后,采用对噪音不敏感的改进Hausdorff距离计算各特征点集之间的距离,便可实现多纹理图像的检索.与已有方法相比,实验结果表明,该方法具有更好的检索精度.     

基于特征的二值商标分层检索方法

针对以往商标图像搜索方法单一,并且缺少用户反馈的缺点,文中提出一种基于形状特征和纹理特征的二值商标图像分层搜索方法.该方法首先利用HU不变矩提取图像的形状特征;然后利用欧氏距离来测量图像的相似度,进行第一次筛选得到一个数目不定的候选集;接着利用灰度直方图的方法提取候选集中的图像的纹理信息,进行第二次筛选;最后通过用户的反馈进行不断的优化.从而使检索出来的图像更加迅速和准确,更加符合人的视觉感受.     

基于纹理和形状特征的医学图像检索研究

本文使用纹理和形状特征进行基于内容的医学图像检索,并对算法作出一些改进。最后,综合利用纹理和形状特征对医学图像进行检索,证明了纹理特征和形状特征对医学图像来说具有互补性。     

多纹理自然图像检索技术的研究

自然图像一般都是多纹理图像.目前,对于多纹理图像的检索通常是基于纹理分割的结果进行的.纹理分割的局限性常给检索带来负面影响.由于用户通常只对查询的自然图像某个部分感兴趣,这个局部区域的纹理一般相对单一.根据这个查询特点,基于聚类空间模型度量纹理相似度,以部分匹配的方式,进行无需分割的自然图像检索,从而避免了不恰当的纹理分割带来的检索误差.     

基于内容的回转窑火焰图像检索

为充分应用回转窑计算机看火所产生的火焰图像,提出一种基于内容的回转窑火焰图像的检索方法.分析和提取火焰图像中的纹理特征、颜色特征和形状特征,并进行了归一化.通过计算被检索图像和数据库中图像的特征值的相似度,得到一系列相近检索结果.分别对基于纹理特征、颜色和形状特征及综合特征的检索方法进行火焰图像数据库检索试验.结果表明,这些方法都有较高精度,其中综合特征检索为最高.该研究可为回转窑生产管理和监控提供有力支持.     

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.     

基于多尺度形态变换的纹理形状图像检索

数学形态学是一种有效的图像处理方法,利用多尺度形态变换可以得到不同分辨率下的图像特征.本文提出了利用多尺度形态变换同时提取出图像纹理的粗糙度和形状特征,其中获取到粗糙度信息于人类的视觉感知相一致.最后,利用所获得的纹理和形状信息对图库图像进行检索,结果表明该方法是一种有效的综合纹理和形状特征的图像检索方法.     

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。     

基于形状与空间位置特征的二值商标图像检索

本文将商标图像看作是由一些具有显著形状特征的区域构成的集合体,对于这样一个集合体,提出了一种基于形状与空间位置特征的检索方法.该方法既考虑了商标内部各组成部分的形状特征,又兼顾了它们之间的空间位置关系,从而保证了图像局部与整体的一致性,具有很好的检索精度.与仅仅利用图像的形状特征进行检索的实验结果相比,其检索结果更加符合人的视觉感受.     

基于形状和纹理的图像检索

构造了Radon变换的不变量，提出一种新的基于形状和纹理的图像检索方法。对小波图像边缘提取Radon不变量作为形状特征，同时提取小波各频道能量作为纹理特征。然后将形状特征和纹理特征分别进行高斯归一化，计算图像形状和纹理的相似度。最后，利用形状和纹理相似度的加权和进行图像检索。试验结果表明该方法对噪声具有较强的鲁棒性，具有尺度、平移和旋转不变性。     

基于距离分布信息熵的商标图像检索

提出了一种基于距离分布信息熵的图像检索方法,该方法首先对图像的目标区域进行区域划分,然后提取区域的信息熵作为特征来描述图像形状,最后使用欧式距离度量熵矢量之间的相似性。实验结果表明,距离分布信息熵能有效地刻画出二值图象的形状特征,并且具有良好的平移、旋转及尺度不变性,检索结果符合人眼的视觉感受。     

基于分形特征的二值图像检索方法的研究

论述了基于分形特征的二值图像检索方法。图像的内容由4种特征来描述:图像分形维数、图像分形矢量、边界分形矢量和骨架分形矢量。实验表明该方法计算简单、有效,匹配快速,检索结果比较理想,只要查询图像在图库中,就一定能通过该方法检索出来。另外,该方法还具有一定的鲁棒性,证明这种检索方法是具有较大实用意义的。     

Trademark image retrieval using synthetic features for describing global shape and interior structure

A trademark image retrieval (TIR) system is proposed in this work to deal with the vast number of trademark images in the trademark registration system. The proposed approach commences with the extraction of edges using the Canny edge detector, performs a shape normalisation procedure, and then extracts the global and local features. The global features capture the gross essence of the shapes while the local features describe the interior details of the trademarks. A two-component feature matching strategy is used to measure the similarity between the query and database images. The performance of the proposed algorithm is compared against four other algorithms.     

距离分布直方图及其在商标图案检索中的应用

形状是描述图象的重要视觉特征,它可以通过像素点分布在空间不同的区域而表现出来,针对二值图象提出了一种基于区域的形状特征,即距离分布直方图,它的基本思想就是通过统计图象中像素点的距离区域的分布情况来获得形状特征。其中,基准点的选择和距离区域的划分是两具重要的部分,实验结果表明,距离分布直方图能够有效地刻画出二值图象的形状特征,并且具有非常好的平移。尺度和旋转不变性,将其应用于商标图案检索,其检索结果符合人眼的视觉感受。     

利用小波进行基于形状和纹理的图像分类

提出一种基于小波的形状和纹理联合特征的图像分类方法。先对图像进行二维小波变换以得到边缘图像，再提取边缘图像的7个边界不变矩组成图像的形状特征向量；在实验中，发现大多数情况下，图像背景的干扰信息大于其对分类的贡献，因此对图像去除其背景，然后在灰度共现矩阵的基础上，计算5个二次统计量作为其纹理特征；最后联合形状和边缘特征向量，并对其进行高斯归一化，用SVM进行分类。结果表明，该方法具有明显的优越性和较强的实用性。     

一种基于灰度共生矩阵的云图检索方法

卫星云图检索可帮助气象预报人员快速定位历史相似天气．根据云图纹理特征区分度较大的特点提出一种采用纹理特征对卫星云图进行相似性检索的方法。针时找到一个普遍适用的纹理特征非常困难的问题．提出一种根据特征值的方差分布情况从大量备选特征中快速找出适合某类图像检索所需的纹理特征值的方法,并以灰度共生矩阵的特征值提取为例．对卫星云图进行相似性检索。检索流程为：首先对云图进行云地分离的预处理．然后从云图的灰度共生矩阵中提取有效的检索特征生成特征值．并与历史云图库对应的特征库进行相似距离计算．最后根据距离的排序顺序输出最终的检索结果。实验表明．该方法能有效地从历史云图库中检索出具有相似视觉特征的云图．说明该方法可以用于卫星云图的相似性检索。     

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。     

融合傅里叶描述子和尺度不变特征转换特征的商标检索

针对传统商标检索算法中全局特征容易造成误检,而局部特征SIFT对轮廓描述能力不强及算法复杂度高的问题,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反应了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。首先提取图像的傅里叶描述子进行初步检索,并按相似度排序,然后在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征较高的查全率和查准率,优于傅里叶描述子单一特征,而且检索速度比SIFT单一特征显著提高,能很好地应用于商标图像检索系统中。