利用遗传算法和特征权重调整的图像检索

综合多种特征的图像检索可以克服使用单一特征带来的问题,如何组织这些特征使其发挥最佳作用是基于内容图像检索中的一个难点。提出了一种基于遗传算法相关反馈的图像特征权重调整方法,利用遗传算法和特征权重的调整,缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,使检索效果在很短的时间内达到最好。实验表明,该方法查全率和查准率较高,对于各种特征的组合,都能达到最佳的检索效果。     

遗传算法在基于内容的图像检索中的应用

利用遗传算法对图像的统计特征进行了特征选取，并应用于颅脑CT图像检索中。实验结果表明，该方法能够有效地选取特征，提高检索精度，改善检索效果。     

基于特征统计量分析的图像检索

研究了基于内容的图像检索系统和技术的若干问题。首先叙述了基于内容的图像检索的系统模型和特点，接着针对颜色、纹理和形状进行了概率特征提取、相似度量等的进一步具体分析讨论。展示了基于以上理论知识的一些实际工作，介绍了基于颜色和纹理检索的改进实验结果。     

基于内容图像检索中的特征性能评价

在基于内容的图像检索中，不同图像特征反映了图像各个侧面的内在特性，因此，在使用图像特征进行检索时存在多种相似性度量方法．特征以及特征间相似性度量方法的选取是当前CBIR研究的一个重要课题．评估了CBIR系统中使用的图像特征在不同相似性度量方法下及多种特征在不同图像库上的检索性能，为CBIR系统的设计和实现提供一定的依据．通过实验发现，图像特征的检索性能不仅同相似性度量方法有关系，同时与图像库也有密切的关系．     

基于遗传算法的图像多特征权重自动赋值方法

在图像检索中,如何有效提取图像特征是基于内容的图像检索中的一个难点。针对该难题,提出了一种基于遗传算法的图像多特征权重自动赋值方法。首先使用灰色直方图提取颜色特征并利用树形小波提取纹理特征,然后利用遗传算法的全局最优解搜索功能自动确定各特征的权重。实验结果分析表明:在灰度图像的相似性检索中,基于遗传算法的多特征权重自动赋值方法与其他方法相比,平均查全率增加将近8%,平均查准率增加将近9%,说明该方法有较高的检索精确度。     

基于内容的多特征综合图像检索

相关反馈用于基于内容的图像检索是一个研究热点，事实证明多特征的基于综合图像检索优于基于单一特征的检索，文章在Rui的动态调整权值方法的基础上，提出了一些改进思想，克服原来方法的一些不足。     

基于内容的图像检索介绍

基于内容特征的图象检索（CBIR）是目前国内外研究的一个热点。本文简要介绍了基于内容的图像检索技术的发展过程及主要原理，重点论述了基于内容的图像检索常用关键技术——图像视觉特征的描述和提取。     

基于平均检索精度的图像特征融合方法

在基于内容的图像检索中,不同图像特征反映了图像不同侧面的内在特性,如何有效地组织和利用这些特征从而提高系统的检索性能是一个值得研究的课题．首先提出了特征互补率的定义,通过计算互补矩阵有指导地选择融合特征集．实验结果表明,互补矩阵能够很好地估计特征之间的补充能力．同时提出了基于平均检索精度的特征线性融合方法,并在一个包含12000张异质图像的大型图像库上与当前图像检索中最常用的几种方法进行了对比实验,结果表明这种方法具有更高的精度．     

一种基于形状特征的颅骨图像检索方法

提出了一种基于内容的颅骨图像检索方法，介绍了基于内容的医学图像检索系统结构，阐述了图像预处理方法和特征参数提取过程。实验表明，该方法能检索出有相同病理特征的相似颅骨图像。     

基于空间信息的直方图图像检索

从具有同一灰度的像素角度出发,寻找空间分布差异,引入面积变量,构造了平均面积直方图,间接捕捉到色彩的空间分布特征,从而能够区别色彩分布相似但空间分布不同的图像,尤其适用于纹理丰富的图像的检索,获得了满意的效果.     

基于内容图像检索的聚类算法研究*

介绍了基于内容图像检索的系统结构、特征提取等内容,并将数据挖掘的聚类算法与之结合,对各种聚类算法进行了总结,最后提出了一些未来的发展方向。     

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。     

基于纹理和高斯密度特征的图像检索算法

直接从DCT域中提取图像的特征是提高图像的检索效率的方法.直接从压缩域中提取图像的高斯密度,即计算图像在8个方向上的分段累加值,形成一个8*4的二维向量,再结合图像的纹理特征来进行图像检索.为了验证算法的可行性,建立了10000幅图像的图像库.实验结果表明,该方法能够准确地检索出目标图像,有效地提高了图像检索的精度和速度.     

基于改进遗传算法的商标多特征权值分配

提出一种改进的遗传算法用于解决商标图像检索中的多特征权值分配问题.针对以往的传统分配方法所存在的不足,提出了利用改进的遗传算法来分配权值.主要方法是将遗传算法中的轮盘赌选择与最优解保存法结合,并将染色体基因重新排列后进行交叉.把遗传算法用于图像检索系统的多特征权值分配,并将得到的特征权值用于商标图像检索系统,目的是为了提高检索系统的效率和精度,而且通过这种方法得到的权值检索出来的结果也比较符合人的视觉感官.     

基于特征选择和半监督学习的遥感图像检索

随着卫星遥感技术的不断发展,基于内容的遥感图像检索技术越来越受到关注。目前该方向的研究主要集中在对遥感图像中不同特征的提取和融合方面,这些方法普遍忽略了这样一个事实：对于不同类型的检索目标,特征应该是不同的。另外,小样本问题也是遥感图像检索中一个较为突出的问题。基于以上两方面考虑,本文提出一种基于特征选择和半监督学习的遥感图像检索新方法,该方法主要包括4个方面：1）利用最小描述长度准则自动确定聚类数目;2）结合聚类方法和适当的聚类有效性指标选择最能表示检索目标的特征,在计算聚类有效性指数时,针对遥感图像检索特点对原有的Davies-Bouldin指数进行了改进;3）动态确定最优颜色特征和最优纹理特征之间的权重;4）根据最优颜色特征和最优纹理特征的权重自动确定半监督学习方法,并进行遥感图像的检索。实验结果表明,与相关反馈方法的检索效果相比,该算法在土壤侵蚀区域检索以及其他一般地表覆盖目标检索中均获得了相近的检索效果,但不需要用户多次反馈。     

基于聚类与遗传算法的Web图像检索

高效的Web图像检索对于用户来说是非常重要的,图像元搜索引擎作为一种有效的图像检索技术可以促进Web图像的检索质量和精度.提出一种基于改进的HACM(hierarchical agglomerative clustering methods)聚类算法和遗传算法的图像元搜索引擎模型,Web图像向量化表示之后运用HACM聚类技术进行分类,然后通过特殊设计的遗传算法对检索结果进行优化排序,最后将排序后的更精确的图像集提供给用户.实验结果表明,该系统可以在较短的时间内达到很高的检索精度.     

基于多中心卷积特征加权的图像检索方法

深度卷积特征能够为图像内容描述提供丰富的语义信息,为了在图像表示中突出对象内容,结合激活映射中较大响应值与对象区域的关系,提出基于多中心卷积特征加权的图像表示方法。首先,通过预训练深度模型提取出图像卷积特征;其次,通过不同通道特征映射求和得到激活映射,并将激活映射中有较大响应值的位置认为是对象的中心;再次,将中心数量作为尺度,结合激活映射中不同位置与中心的距离为对应位置的描述子加权;最后,合并不同中心数量下的图像特征,生成图像表示用于图像检索。与池化卷积（SPoC）算法和跨维度（CroW）算法相比,所提方法能够为图像表示提供尺度信息的同时突出对象内容,并在Holiday、Oxford和Paris图像集中取得了良好的检索结果。     

基于交互式遗传算法和粗糙集的图像检索方法

针对如何在图像检索系统中客观地表达用户的感知,提出了一种基于粗糙集和遗传算法的相关反馈图像检索方法.采用粗糙集的方法求出图像的最简视觉特征子集,采用交互式遗传算法,对每一次反馈得到的候选图像集进行评价,利用遗传算子从图像库中选出接近用户需求的图像.实验表明该方法能有效的提高检索效率,是一种更为理想的检索方法.     

基于多特征的图像检索算法

基于内容的图像检索是数字图像处理的一个重要研究方向,有效地提取图像内容特征是其中的一个关键问题.提出利用最大相关最小距离将图像的纹理特征,高斯密度特征与人脸检测相结合的算法进行图像检索.在建立10000幅图像库的基础上验证了算法的可行性,实验结果表明算法能够准确、高效地检索出目标图像;相对于单一特征的检索,算法有效地提高了图像检索的精度和速度.