基于小波多尺度分析的图像匹配

提出一种基于小波的多尺度分析的图像特征点提取方法,给出了一种多分辨率分块特征点匹配的图像检索方法,多分辨率的分块策略使得相关反馈的自适应性得到了更好的保证,从而实现图像的快速、准确匹配。实验表明该方法在计算时间和精度上都是十分有效的。     

一种基于颜色矩和多尺度纹理特征的彩色图像检索方法

特征提取是基于内容的图像检索的关键步骤,仅基于一种特征的方法只能表达图像的部分属性.由于对图像内容的描述比较片面,缺乏足够的分辨能力,在图像有较大变化的场合常不能取得理想的检索效果.提出了一种基于图像颜色和纹理的图像检索方法,颜色特征采用颜色矩,纹理特征采用小波多尺度高频子带的方差特征.采用组合特征进行图像检索,选择MPEG推荐的ANMRR方法对两种特征间的权值分配进行分析.实验表明,该方法具有很好的检索性能.     

面向内容检索的彩色图像分割

稳健有效的图像自动分割是面向内容图像检索中的一个重要问题，适应内容检索的需要，提出了一种融合颜色，纹理特征，采用特征聚类的彩色图像分割新算法，该算法采用线性加权方式融合颜色，纹理特征，并依据图像功率谱分布自适应确定融合权值，它采用提出的基于编码代价的自淬火（self annealing)方法对特征空间聚类，该聚类算法具有可自动确定类别数目，对初始聚类中心选择不敏感的优点，将新算法有于分割多幅自然图像，实验结果证明了算法的有效性。     

基于颜色信息熵和多尺度纹理特征的图像检索

颜色特征采用分块的HSV颜色空间的信息熵,纹理特征采用小波多尺度高频子带方差特征,结合遗传算法的图像检索方法。采用组合特征进行图像检索,改善了颜色特征缺乏空间信息的缺点,利用遗传算法能够自适应地搜索最优解,减少了在相关反馈的检索过程中,用户的选择操作。通过比较实验,具有很好的检索性能。     

基于LFT算子的医学图像检索方法

在医学信息领域,对医学图像物理特征的研究有助于实现图像的自动分析和基于内容的检索.为此,本文提出了一种基于LFT算子的医学图像检索方法.首先提取图像的LFT直方图特征,此特征能够有效地降低图像特征维数,然后使用该特征进行基于内容的图像检索.实验表明,该方法具有较高的检准率和检全率,并且检索时间较短.     

基于LBP算子的医学图像检索方法

在医学信息领域,对医学图像物理特征的研究有助于实现图像的自动分析和基于内容的检索。为此,本文提出了一种基于LBP算子的医学图像检索方法。首先提取图像的LBP加权直方图特征,此特征能够有效地降低图像特征维数,然后使用该特征进行基于内容的图像检索。实验表明,该方法具有较高的检准率和检全率,并且检索时间较短。     

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.     

基于小波多尺度边缘的图像归档和查询

通过对基于图像内容的查询以及医学图像数据库领域知识的研究，提出了基于小波多尺度边缘的尺度综合和模拟人类视觉心理学特点的医学图像归档及查询方法。对基于内容的查询的检验标准进行了讨论。构造了一个基于日常临床医学图像数据库的图像归档与通信系统(PACS)的原型系统。在此系统上对上述算法进行了试验，结果证明了该算法的有效性和可行性。     

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。     

一种利用多特征向量的彩色图像检索方法

在彩色图像检索中,颜色是最重要的特征。论文提出了一种利用多特征向量的彩色图像检索方法。该方法基于HSV颜色模型提取示例图像的颜色特征与图像库中图像的颜色特征时,提取不同维数的特征向量。在图像匹配时对不同维数的特征向量采用不同的距离计算方法,并且通过设置阈值实现分层检索图像数据库。从而提高了图像检索的效率,有效地解决了查询中准确率和效率的矛盾。     

基于局部颜色直方图的图像检索方法研究及实现

在直方图技术的基础上引入携带空间信息的相似匹配的方法,将一幅图像划分为许多子块,每个子块都具有与其相关的局部颜色直方图,从而携带图像的空间信息。给出了四种检索算法,并在系统中加以实现,验证了算法的有效性。     

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。     

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.     

基于颜色直方图熵值及分块主色的图像检索

为了克服在检索相同背景中物体颜色不同的图像时无法利用颜色特征而必须利用物体的形状特征这一缺陷,并进一步提高图像的检索效果,本文提出了一种基于颜色直方图熵值及分块主色的图像检索方法。实验结果表明,该方法不仅可以提高图像检索的查准率与查全率,而且对于检索相同背景中物体颜色不同的图像时只利用颜色特性即可达 检索目的。     

基于颜色和形状特征的彩色图像显示与检索技术

提出了一种有效用于抽取特征、索引和检索彩色图像的技术途径,通过提取图像的颜色不变量,建立相应的色度直方图（hue histogram）来表示图像的颜色分布特征,为了描述图像中对象的位置及方向特征,首先计算图像的色度轮廓并对其进行Radon变换,然后计算相应的“空间直方图”,由此,得到了一种基于图像的颜色分布特征和形状特征的新的图像表示方法,为了计量图像的全局相似度,基于“累积距离”和“基于向量的距离”定义了两种图像的距离度量,并分别讨论了距离度量的选取与归一化、不同子特征的组合等CBIR所涉及的关键问题,实验结果表明,文中提出的方法能获得满意的检索性能,其检索结果能较好地接近于人的视觉感和结果。     

基于主颜色归一化转动惯量的图像检索方法

为克服传统颜色直方图无法反映颜色的空间信息这一缺陷,该文提出了一种结合颜色直方图和主颜色NMI不变特征的图像检索方法。求取的主颜色的NMI不变特征即反映了图像的大体轮廓也包含了主颜色的空间信息,实验结果表明,该方法获得了图像的颜色信息和形状信息,弥补了传统颜色直方图的不足,具有良好的检索效果。     

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。     

一种基于多特征融合的彩色图像检索方法

提出了一种基于特征融合的图像检索方法。利用图像的HSV直方图特征建立图像颜色直方图,并采用直方图二次式距离公式取得图像相似性度量值;利用图像的纹理特征建立256维的LBP特征向量,并利用欧式距离取得相似性度量值;通过两特征融合的方法取得图像检索中关键图和检索图之间的相似度值,使得检索取得更好的效果。实验表明,在查准率和...     

一种基于颜色自动相关图与小波变换的图像检索算法研究

随着图像数据量的不断丰富和人们需求的不断提高,基于内容的图像检索技术成为一个重要的研究课题。本文研究了基于颜色相关图与小波变换的图像检索算法,利用颜色相关图与小波变换,把图像分块分别提取图像的颜色特征与纹理特征,实现了图像的检索。实验结果说明了算法的有效性。     

基于二值信息的颜色和形状特征的图像检索

由于单一特征不足以准确地描述图像,提出了一种结合颜色、形状特征的图像检索方法.提出了新的用二值信息来表示图像的主色、全局色和形状特征的方法,并由此特征构造两个过滤器快速地过滤图像库中明显不相同的图像,以提高检索速度;采用改进的颜色直方图和形状基本特征进行相似度计算,为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,提出了一种动态调整两幅图像相似度中颜色特征和形状特征的权值系数的方法.文中方法与其它方法进行了比较实验,结果表明,该方法优于其它方法.