基于块边缘特征直方图的图像检索

本文提出一种利用块边缘特征来进行图像检索的方法。首先对图像中每个8×8的块分别提取其决边缘特征,利用块边缘特征构建三维或四维直方图进行图像检索。所有数据在 DCT 压缩域中进行处理,从而降低了计算复杂度。实验结果表明,该方法与传统的基于 DCT 压缩域的图像检索方法相比,具有检索准确度高和检索速度快的特点。     

DCT域图像边缘的快速提取

压缩域的图像分析处理技术已成为多媒体研究领域的一个热点。文中给出了DCT压缩域图像边缘的快速检测方法。该方法直接利用DCT非零系数计算图像边缘点,不需要完全解压缩,与传统象素域边缘检测方法相比,大大降低了计算复杂度,并且能根据需要提取不同精度的边缘图像。该方法在远程目标识别或基于边缘的Web图像检索等方面将能满足一定的实时性要求,具有较好的实用价值。针对JPEG图像,给出了边缘提取的实验结果,并与传统的象素域边缘检测方法进行了比较。     

一种JPEG图像边缘检测算法

提出了一种针对JPEG压缩图像的边缘检测算法。该算法首次推导出了DCT域中8×8DCT块到2×2DCT块的直接变换矩阵,并以2×2DCT块为单位进行边缘检测。实验结果表明,与已有的方法相比,该算法简单易行,且提取出的边缘特征具有较高的分辨率。     

一种高效的DCT域图像下采样方法

在许多多媒体应用中,人们往往希望压缩的视频数据可以在DCT域上进行降低空间分辨率的处理。常见的Dugad方法是从每一个8×8的DCT块中截取4×4的低频分量,但该方法容易产生错误漂移及块效应,其主要原因是没有很好地保持图像的高频分量。为此提出了一种称之为准卷积下采样方法的DCT域图像下采样方法:从8×8块DCT系数推算出16×16宏块的DCT系数,然后截取8×8的低频分量。并通过分析DCT系数矩阵的稀疏特性给出了快速算法。该下采样方法适用于任何基于DCT压缩的视频转码方案。实验结果表明,该方法重构图像的峰值信噪比比Dugad方法平均高0.3dB,并且在图像细节处,视觉效果较好。     

一种基于块的图像边缘分析方法

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,人眼视觉系统对图像中的边缘信息非常敏感,经常作为描述图像特征的一种重要手段。基于运动补偿和DCT变换编码的视频编码标准中,一幅图像分成大小相同不重叠的块进行编码,基于块的图像边缘分析在图像处理、去块效应滤波、模式选择以及基于内容的视频检索等方面有较广泛应用。提出了一种基于分析块边缘方向的边缘分析算法。实验结果表明,与其他算法相比,该算法在分析性能与计算复杂方面具有较明显的优越性。     

基于图像变换系数稀疏性的去噪处理

为解决传统图像去噪算法存在边缘纹理信息损失的问题,根据图像平滑区域离散余弦变换(DCT)非零系数个数较少的特点,提出了基于图像变换域稀疏表示的去噪算法：首先依据l2范式将图像的相似区域块构成块群;然后对块群中的各块进行DCT。由变换域系数的稀疏性,利用阈值进行首次去噪。为进一步去除噪声,对块群进行主成分分析（PCA）,提取块群PC分量,运用PC分量对块群进行分析处理;最后把处理后的图块结合Kaiser窗口返回到原图像中,得到去噪后的图像。与传统去噪相比,该方法在去噪过程中保留了边缘纹理信息,抑制了该信息对去噪的影响,提高了图像的视觉效果。     

一种视频编码中的自适应块效应后处理算法

基于块DCT图像压缩方法通常会因比特率低而导致块效应.提出了一种在DCT域自适应消除块效应的算法,首先将块效应模型化为2维阶梯函数,并利用人眼视觉特性检测视频序列块效应的程度,利用索伯算子检测出图像的边缘,根据块效应的可见度对图像进行自适应处理.实验结果表明,本算法性能优于其他算法.     

基于DCT域的自适应二维数字水印系统

本文提出了一个以图像为水印的DCT域二维自适应数字水印算法。为实现水印图像的叠加 ,我们首先将其进行 8× 8分块并进行DCT变换 ,然后对每块的DCT系数进行调整 ,最后 ,取出每块的部分低频系数构成水印信号。为了实现自适应 ,首先将原始图像按 8× 8分块并利用视觉掩蔽特性对图像块进行分类 ,然后对每块进行DCT变换 ,根据块分类结果 ,水印信号以不同强度嵌入到图像块的DCT低频系数中。实验结果表明 ,该算法具有较好的鲁棒性。     

基于DCT压缩的JPEG图像的快速检索

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)压缩的JPEC图像的检索方法。该方法利用JPEG图像数据在DCT压缩域的特性,直接提取特征,而且只需要对JPEC进行部分熵解码。在加速了图像检索的过程的同时也保证了检索结果的精确性,并且具有一定的鲁棒性。     

基于压缩域显著点的图像检索方法

给出了基于DCT压缩域显著点的快速图像检索方法,该方法直接利用少量DCT非零系数快速计算图像显著点,不需要完全解压缩,降低了计算复杂度,并且具有较强的鲁棒性。实验结果表明,基于显著点提取的图像特征表征能力强,适于图像检索。     

基于分块主色调和纹理特征的彩色图像检索

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。     

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。     

一种基于目标区域的彩色图像检索算法

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法。首先，获取彩色图像HSV颜色空间中各个分量图像，然后计算各分量图像的二值边缘图像。根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域。在图像检索时，抽取彩色图像目标区域所对应的子图像特征，代替全局图像特征进行图像相似性匹配。实验表明，基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的检索算法。     

基于空间特征的图像检索

提出一种新的基于空间特征的图像特征描述子SCH,利用基于颜色向量角和欧几里得距离的MCVAE算法共同检测原始彩色图像边缘,同时利用一种新的“最大最小分量颜色不变量模型”对原始图像量化,对边缘像素建立边缘相关矩阵;对非边缘像素使用颜色直方图描述局部颜色分布信息;然后,利用新的sin相似性度量法则衡量图像特征间的相似度。实验采用VC++6.0开发了基于内容的图像检索原型系统“SttImageRetrieval”,基于Oracle 9i数据库建立了一个综合型图像数据库“IMAGEDB”。实验分析结果证明,利用SCH描述子的检索准确度明显高于仅基于颜色统计特征的检索结果。     

基于组合欧拉向量与边缘方向直方图的图像检索方法

在图像数据库中,如何有效检索和查询图像是一个重要的研究内容.文中提出一种结合组合欧拉向量与边缘方向直方图( EOH)的图像检索方法.首先,从边缘图像中提取组合欧拉向量特征进行图像检索(EEXO算法),其次,为更好地区分不同形状但欧拉特征相近的图像,将EEXO算法与EOH算法相结合提出EEXOEOH图像检索算法.实验结果表明,EEXOEOH算法与其它4种算法相比,具有较好的检索效率.     

基于目标区域的彩色图像检索研究

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法,首先,获取彩色图像HSV色彩空间中各个分量灰度图像,然后计算各分量灰度图像的二值边缘图像,根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域,在图像检索时,抽取彩色图像目标区域的提取和基于目标区域的彩色图像检索,实验表明,基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的彩色图像检索算法。     

基于边缘方向直方图相关性匹配的图像检索

针对基于边缘方向自相关图的图像检索算法的优缺点,提出了一种基于边缘方向直方图相关性匹配的图像检索算法。使用自适应中值滤波器滤除图像中的椒盐噪声。利用Sobel算子提取图像边缘,通过计算边缘梯度幅值、角度统计后得边缘方向直方图,并对直方图进行等级化排列构成特征向量。最后使用斯皮尔曼等级相关计算图像特征向量间的相关系数作为衡量图像间相似性的指标。实验结果表明：该算法的平均查准率、查全率较基于边缘方向自相关图算法分别提升10.5%,9.7%,平均检索耗时减少了7.5%。实验验证了算法的有效性,可将算法应用到中大规模图像检索系统中以提升检索效果,提高系统速度。     

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。     

基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法

将数据挖掘的聚类算法应用到基于内容的图像检索中可以有效提高检索的速度和效果。模糊聚类算法更符合图像检索本身所具有的模糊性,但这种方法存在聚类分析时间过久影响检索性能的问题,因此本文提出了一种基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法。首先对图像库中的每幅图像进行分块,并提取出每一块的优化颜色特征信息;然后采用模糊C均值聚类算法对得到的颜色特征向量进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;最后计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度,按照相似度的大小返回检索结果。实验表明,本文提出的方法不仅具有较高的查全率和查准率,而且提取的特征维数较少,聚类时间短,检索速度快。