基于有意义区域的颜色检索算法

颜色直方图方法是基于内容的图像检索系统中最常用的一种技术,然而,经典的颜色直方图方法存在诸多缺陷,例如不能表示图像中颜色的空间分布信息。为此, 提出了一种基于有意义区域的颜色检索算法,即首先计算图像的颜色聚合度,据此确定图像分割方法,对聚合度较高的图像利用区域生长方法进行分割,对聚合度较低的图像进行简单的分块,提取各区域的颜色特征并动态加权求和进行检索。该方法不仅保持了经典直方图简单方便的特点,而且有效地将空间信息集成到直方图中。在CBIR原型系统（DMIR）上的实验表明,该算法明显优于经典颜色直方图。     

一种基于颜色的数字图像检索技术研究

传统的基于直方图的图像检索算法对图像颜色空间位置信息无法正确反映,如果两幅图像的直方图相同,就会对检索结果造成误差。鉴于此,本文提出了一种新的图像检索算法,该算法综合了图像的颜色、灰度以及空间信息提取图像特征向量等。先建立图像的颜色直方图和灰度直方图,并进行量化,然后在颜色进行区域检索。通过实验证明,相对于传统的基于直方图的算法,本文提出的新算法,对于检索精度有很大的提高。     

基于颜色特征的图像检索技术研究

基于内容的图像检索技术已经成为近年来研究的热点。颜色是基于内容的图像检索的最重要特征之一。常用的颜色特征提取和表达方法是颜色直方图。但颜色直方图只能衡量颜色在全局分布上的差异,丢失了其空间位置信息,影响图像内容相似性的判断和图像检索效果。文章研究的方法是在颜色直方图的基础上进行改进,提出基于分块的主色矩阵检索方法,增强了直方图反映颜色空间分布的能力,使用户可以选择感兴趣区域并调整权重系数并对不同分辨率的图像进行检索前的预处理,减小计算复杂度,提高系统运行效率,节省存储空间。     

一种融合整体和局部颜色特征的图像检索方法

针对传统颜色直方图无法反映像素的空间信息和图像的局部细节,提出一种整合整体和局部颜色特征的图像检索技术,先将图像分割为环形区域,获得图像的局部颜色特征.把赋以不同权值的整体颜色直方图和局部颜色之间的相对距离累加和定义为图像之间的相似度,以反映人们对图像的判定过程.实验表明,该方法反映了图像颜色的空间分布及局部细节,在查准率和查全率上都要优于基于传统的颜色直方图的检索方法.     

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.     

一种改进的基于彩色图像的颜色直方图算法

针对传统彩色直方图检索方法只考虑了颜色在图像整体上的分布,没有考虑颜色在图像局部上的空间分布的缺点,提出了一种基于同一颜色最大连通面积直方图改进方法。该方法分析了具有相同颜色的像素在空间分布上的差异,在传统直方图中融入了同一颜色构成的最大连通区域的面积信息,达到了较好的检索效果。     

基于改进的空间直方图变换的图像信息挖掘算法研究

直方图均衡是常用的图像对比度增强技术.然而直方图并不包含任何空间颜色的分布信息,因此其在图像编辑方面的应用还很局限.为了解决这个问题,可以采用空间直方图技术以实现跟踪的目的.空间直方图是将直方图与每一种颜色的位置的均值和方差联合起来的图像描述方法.提出了一种新的空间直方图变换方法以实现图像的局部还原,更确切地说是采用一个参考空间直方图来修正所处理的图像中感兴趣区域的颜色值.基于图像的阴影去除和修复的仿真结果表明了该方法的有效性.     

边缘颜色匹配算法在计算机拼图中的应用

对于计算机白动拼图中的颜色匹配问题,由于全局直方图不包含颜色的空间分布信息,不同的图像可能具有相同的颜色直方图.为弥补该缺点,提出了应用图像的边缘颜色信息进行匹配的方法.该算法先进行边缘提取,然后以每个边缘点为中心,选取一个适当区域,计算直方图,利用直方图相交法进行特征的匹配.实验结果表明,与传统的直方图相交方法相比,在进行图像匹配时合理利用图像的边缘特征可有效的提高匹配性能.     

序列化颜色直方图的分析与应用

在许多基于颜色的图像检索系统中,图像的颜色属性通过颜色直方图来描述。基于颜色直方图的搜索,对规模较大的颜色直方图往往很低效。因此论文将介绍一种新方法,这种方法能有效的表示颜色直方图和两个颜色直方图的区别。这种方法是基于以下的观察:最大的20%的颜色直方图能占到图像的90%的像素;当颜色直方图用一个阀值过滤后,主成分颜色数量MCCC(maincomponentcolorusedcount)代表这幅图像的复杂性,在第一阶段的检索中被用来快速索引,主成分颜色序列MCCS(maincomponentcolorsequence)能够用来在检索的第二阶段比较图像的颜色信息。使用该方法,总的颜色索引信息将比传统的颜色直方图节省存储空间。试验结果基于包含1000张图像的图像数据库。     

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.     

彩色图象的联合分布表示及检索技术

随着图象数据的大量涌现,基于内容的图象检索技术已成为图象数据库领域的研究热点,在图象检索系统中,由于颜色直方图方法简单方便,所以它已成为CBIR系统中最常用的一种技术方法,然而,经典的颜色直方图方法存在诸多缺陷,例如它不能表示图象中的空间分布信息。为此,人们提出了直方图细化技术,即将图象的颜色分布表示扩充成为颜色和其他相关特征的联合分布。为了进一步提高图象检索能力,在分析图象特征的基础上,给出了两种加权直方图模型;其一是将图象的颜色分布和细节信号能量的分布集成到单个直方图之中;另一种模型是将图象颜色及其边界强度的联合分布集成到一个直方图中。这两种方法不仅保持了经典直方图简单方便的特点;同时又有效地将空间信息集成到直方图中,实验结果表明,这些加权直方图表示均具有较强的图象辨别能力。     

基于广义直图的图像检索方法

文中提出了一种基于广义直方图的图像内容检索方法。首先,论文把图像和它的平滑图像组合起来,形成一个二元组,称之为“广义图像”,广义图像的直方图称为广义直方图;其次,把图像颜色空间聚类算法推广到广义图像;最后,利用传统直方图方法的检索原理,根据广义直方图对广义图像进行检索,从而实现对原图像的检索。实验结果表明,新方法非常有效,与传统直方图方法相比,较大地提高了输出精度。     

一种广义直方图及其在彩色图像增强中的应用

提出了一种广义直方图的构造方法并将其用于彩色图像均衡化增强。针对传统直方图均衡化方法实现彩色图像增强并不具有普适性的不足,将传统灰度图像直方图定义进行修改并得到一种广义灰度图像直方图,将其用于彩色图像在HSV空间实现均衡化增强。实验结果表明,所建议的广义直方图均衡化彩色图像增强方法是有效的,且比传统直方图均衡化方法能取得更好的增强效果。     

图像相似模式挖掘中的颜色-位置直方图方法

颜色直方图计算简单快捷 ,对大小、方向、物体移动和视点等不敏感而在基于内容的图像检索中得到了广泛的应用 .然而 ,由于它只包含颜色的总体信息而没有反映其相对位置 ,检索精度受到了一定的限制 .针对这个问题 ,提出了一种颜色 -位置直方图 ,该直方图在不失传统直方图鲁棒性的前提下 ,将颜色和位置信息有机地融合起来 ,同时考虑它们对图像内容的表征作用 .由于该直方图在反映颜色频率的同时也记录其分段虚拟边界的位置信息 ,因而较好地解决了传统直方图存在的问题 .对合成图像和实际图像所做的实验结果表明 ,该方法是有效的 ,具有一定的实用价值 .     

Comparing images using joint histograms

Color histograms are widely used for content-based image retrieval due to their efficiency and robustness. However, a color histogram only records an image's overall color composition, so images with very different appearances can have similar color histograms. This problem is especially critical in large image databases, where many images have similar color histograms. In this paper, we propose an alternative to color histograms called a joint histogram, which incorporates additional information without sacrificing the robustness of color histograms. We create a joint histogram by selecting a set of local pixel features and constructing a multidimensional histogram. Each entry in a joint histogram contains the number of pixels in the image that are described by a particular combination of feature values. We describe a number of different joint histograms, and evaluate their performance for image retrieval on a database with over 210,000 images. On our benchmarks, joint histograms outperform color histograms by an order of magnitude.     

一种用于图象检索的综合模糊直方图方法

随着多媒体技术的迅速发展,如今虽然在高带宽计算机网络上已能共享传播图象数据,但这也使得信息交换中的可视数据量急剧增加,同时给研究者们提出了有效检索图象的难题,为了能够快速准确地检索图象,提出了一种用综合模糊直方图进行图象检索的方法,该方法综合使用了颜色和纹理特征,首先将图象分块处理,得到了图象在HSI空间的颜色模糊直方图,然后用纹理特征对颜色模糊直方图进行扩展,从而得到综合模糊直方图,同时还给出了抽取图象颜色和纹理特征的方法和建立图象综合模糊方图的计算过程,并用上述方法对一个200幅彩色图象的图象库进行检索,实验结果表明,使用综合模糊直方图能有效地提高图象检索的准确度。