一种鲁棒的多特征彩色图像检索新方法

为了提高彩色图像检索的准确性,以回归型支持向量机(SVR)理论为基础,结合重要的图像边缘信息,提出了一种鲁棒的多特征彩色图像检索新方法。该方法首先利用回归型支持向量机(SVR)理论,对原始图像进行去噪处理及彩色边缘提取;然后将整个彩色边缘划分成局部网格区域,并分别计算出每个网格区域的颜色直方图和纹理直方图;最后综合利用上述网格区域的颜色直方图和纹理直方图来计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索。实验结果表明,该方法不仅能够准确、快速的检索出用户所需图像,而且对光照、锐化、模糊等噪声攻击均具有较好的鲁棒性。     

一种基于HSV空间的彩色边缘图像检索方法

结合重要的彩色图像边缘及人眼视觉特性,提出了一种基于彩色边缘直方图的图像检索方法。该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色图像边缘转换至符合人眼视觉特性的HSV空间并进行量化处理,再将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图,最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图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,该方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和查全率。     

基于彩色边缘网格直方图的图像检索方法

边缘是图像局部变化最显著的部分,也是人类理解图像内容的重要线索.本文提出了一种基于彩色边缘特征的图像检索方法,该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图;最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图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,该方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和查全率.     

基于边缘直方图的彩色图像检索算法研究

图像边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值.本文以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出一种基于边缘直方图的彩色图像检索新算法.该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓;然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的3种直方图(颜色直方图、距离直方图和角度直方图);最后综合利用上述3种边缘直方图计算图像间的内容相似度,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和查全率.     

一种基于彩色边缘综合特征的图像检索算法

图像特征的提取与表达是基于内容的图像检索技术基础。边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值。文中以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出一种基于彩色边缘综合特征的图像检索算法。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓。然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的3种直方图,即加权颜色直方图、角度直方图和梯度方向直方图。最后综合利用上述3种彩色边缘直方图计算图像间的内容相似度,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和查全率。     

一种基于边缘综合特征的彩色图像检索算法

图像边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值。以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出了一种基于边缘综合特征的彩色图像检索新算法。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓;然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的两种直方图(边缘颜色直方图和边缘方向直方图);最后综合利用上述两种边缘直方图计算图像间的内容相似度,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和查全率。     

基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索系统工作效率,以人眼视觉感知特性为基础,结合局部图像相关性,提出一种基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索新方法.该方法计算反映局部区域变化的像素点颜色复杂度,利用颜色复杂度对每个像素点进行加权处理,构造能有效反映视觉感知特性的加权颜色直方图并进行图像检索.仿真实验结果表明,本文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和查全率.     

基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索系统工作效率, 本文以人眼视觉感知特性为基础, 结合局部图像相关性, 提出了一种基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索新方法. 该方法首先对图像进行分块处理, 并计算出图像子块的颜色直方图; 然后结合反映局部区域变化的像素点颜色复杂度, 计算出图像子块的视觉权值; 最后利用视觉权值对子块颜色直方图进行加权处理, 并根据加权颜色直方图进行图像检索. 仿真实验结果表明, 本文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和查全率.     

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.     

一种基于基元的彩色图像检索方法

结合基元与颜色特征,提出一种基于基元的彩色图像检索算法,该算法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV空间上,并将图像量化为256种颜色,然后定义五种基元类型对图像进行基元分析得到基元图,利用颜色直方图描述基元图的颜色特征,利用改进的直方图相交算法进行相似度度量。实验结果表明：提出的算法能有效地去除背景颜色对图像目标的检索影响,而且较之用灰度边缘检测的边缘代替彩色图像边缘而进行的检索,能更好地反映彩色图像的纹理和边缘特征,具有较高的查准率和查全率。     

一类基于局部信息的特征描述子的图像检索

基于内容的图像检索准确性大大依赖于低层可视特征的描述。本文提出一类创新的彩色图像空间描述子、纹理描述子、边缘描述子和颜色描述子,空间描述子由局部均值直方图表示,纹理描述子由局部方向差单元直方图表示,边缘描述子由局部极大一极小差直方图表示,颜色描述子由量化HSV模型颜色直方图表示。这四种描述子被用作特征索引,它们对彩色图像,尤其是对具有相对规则的结构或纹理特征的图像具有很强的描述力。实验结果表明,用这种特征索引来检索图像,可以得到比其它基于颜色一空间方法高得多的精确度。     

Feed-forward content based image retrieval using adaptive tetrolet transforms

This paper proposes a new approach for content based image retrieval based on feed-forward architecture and Tetrolet transforms. The proposed method addresses the problems of accuracy and retrieval time of the retrieval system. The proposed retrieval system works in two phases: feature extraction and retrieval. The feature extraction phase extracts the texture, edge and color features in a sequence. The texture features are extracted using Tetrolet transform. This transform provides better texture analysis by considering the local geometry of the image. Edge orientation histogram is used for retrieving the edge feature while color histogram is used for extracting the color features. Further retrieval phase retrieves the images in the feed-forward manner. At each stage, the number of images for next stage is reduced by filtering out irrelevant images. The Euclidean distance is used to measure the distance between the query and database images at each stage. The experimental results on COREL- 1 K and CIFAR - 10 benchmark databases show that the proposed system performs better in terms of the accuracy and retrieval time in comparison to the state-of-the-art methods.     

基于纹理谱描述子的文档图像检索算法

新算法首先根据文档图像的特点分割图像文本区域,并将文档图像中字符的边缘信息使用纹理谱进行描述,计算纹理谱图像的直方图。相对于直接使用灰度直方图进行图像检索,该算法具有更好的区分度。实验结果表明,该方法具有很高的查准率,并对剪切、旋转操作表现出很好的稳定性,适合文档图像检索。     

结合边缘颜色与形状特征的图像检索方法

小波变换具有良好的局部特性与多尺度特性, 能多尺度逼近边缘, 这使得它在图像奇异性检测和特征提取方面得到了广泛的应用. 通过三次样条二进小波变换模极大值法提取图像彩色边缘, 用彩色边缘的环形颜色直方图表示颜色特征, 用小波模极大值的环形直方图表示形状特征; 最后利用上述两种直方图计算图像间的相似度, 并进行彩色图像检索. 实验结果表明该算法不仅具有较好的查准率和查全率, 而且对图像中存在的光照变化和几何变化(尺度, 平移, 旋转等)具有较强的鲁棒性.     

Visual information retrieval system via content-based approach

In this paper a content-based image retrieval method that can search large image databases efficiently by color, texture, and shape content is proposed. Quantized RGB histograms and the dominant triple (hue, saturation, and value), which are extracted from quantized HSV joint histogram in the local image region, are used for representing global/local color information in the image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for texture information and edge angle histogram is used for representing shape information. Relevance feedback approach, which has coupled proposed features, is used for obtaining better retrieval accuracy. A new indexing method that supports fast retrieval in large image databases is also presented. Tree structures constructed by k-means algorithm, along with the idea of triangle inequality, eliminate candidate images for similarity calculation between query image and each database image. We find that the proposed method reduces calculation up to average 92.2 percent of the images from direct comparison.