基于全局颜色的图像检索算法与实现

本文描述了基于全局颜色的图像检索算法及其实现算法。也讨论了颜色空间划分方法、全局颜色直方图特征提取方法和基于全局颜色直方图特征的检索算法。这种算法检索速度快、准确率高。并给了一个具体检索实例。     

基于颜色和梯度方向共生直方图的图像检索

为有效融合图像的形状、颜色等特征,提出一种基元梯度方向共生直方图和颜色直方图的彩色图像检索算法。首先将图像划分为4×4互不重叠的基元,并根据基元的梯度平均幅值把基元分为视觉均衡基元和视觉非均衡基元;接着计算视觉均衡基元的平均颜色值,并将其在HSV空间中量化到72色颜色空间,构建视觉均衡基元颜色直方图作为彩色图像的局部颜色描述子;然后将图像中各像素点颜色值在HSV空间量化到72色颜色空间,获得图像的全局颜色直方图;最后在视觉非均衡基元中构建梯度方向共生直方图描述图像的形状特征。融合局部颜色描述子、全局颜色直方图和形状特征构成彩色图像检索特征矢量。实验结果表明,所提算法能够准确描述彩色图像的颜色和形状特征,具有很好的旋转不变性和尺度不变性。相似性度量非常有效,查全率和查准率均有较大提高。     

基于图像颜色特征的图片分类系统

提出一种图像分类方法,该方法使用HSV颜色模型的统计直方图,将H、S、V三个分量单独处理,得到图像的特征包括主色调和主饱和度,并对图像进行分类。通过对比图像全局及局部颜色统计直方图的相似度来定义图像的相似度。     

基于分块技术的图像检索方法的改进与实现

在基于内容的图像检索中,颜色是非常重要的一种检索特征。但是全局颜色直方图不能体现颜色的空间特征,检索效果并不理想,因此,本文尝试一种用全局颜色直方图法过滤后再利用分块检索的方法,在兼顾检索效率的同时,提高检索结果的查全率和查准率,这对大型图像数据库的检索有着积极意义。     

综合颜色特征的彩色图像检索方法

基于内容的图像检索技术已成为当前的研究热点,文章提出了一种综合利用两种颜色特征进行图像检索的新方法。首先,在变换空间建立色度直方图表示图像的颜色分布特征。为进行图像间的相似性度量,对Swain定义的直方图相似性度量作了改进,为弥补全局直方图不包含颜色空间分布关系的缺点,文章提取了另一种颜色特征,即分块的颜色矩,其距离度量为特征矢量的比值相似度。最后,综合利用上述两个特征对图像进行共同检索。通过对真实图像数据的检索实验表明:综合两种特征检索图像比单一特征检索效果更好。     

基于LBC的计算机生成图像盲鉴别算法

针对现有的计算机生成图像盲鉴别算法选用的分类特征维度较高、通用性差等问题,提出了一种基于局部二进制计数模式的计算机生成图像盲鉴别算法.首先,将原始图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间;然后,提取HSV颜色空间图像及其下采样图像的局部二进制计数模式矩阵,求取矩阵归一化直方图;最后,将上述直方图作为分类特征送入SVM分类器,实现计算机生成图像的盲鉴别.实验结果表明,该算法可以有效地鉴别自然图像和计算机生成图像,与现有算法相比具有更高的识别率和较低的特征维度.     

一种基于颜色块直方图的图像检索方法

提出了一种基于颜色直方图与颜色块相结合的图像检索的新方法。定义了一种新的四维图像特征矢量，它是由颜色直方图，同一种颜色的颜色块个数，同一种颜色块之间的平均距离和同一种颜色块内的平均距离组成。颜色直方图用来获取图像颜色分布的全局信息，利用后三个特征值来获取图像颜色的空间分布信息。通过对图像数据库的检索表明该算法明显优于直方图法。     

一种基于颜色统计聚类的医学图像检索技术

基于颜色检索的基本思想是将图像间的距离归结为其颜色直方图间的相似性度量,从而图像检索也就转化为颜色直方图的匹配。目前基于颜色检索的算法主要集中在不同颜色空间进行全局颜色聚类或融合其他可视特征(纹理,颜色空间信息等)联合检索两个方向上。该文在具体的结肠镜图像检索系统研究中,根据医学图像的特点,提出一种在HSV空间的颜色统计聚类的检索方法,取得了良好的检索效果。     

基于颜色体积直方图的图像检索

HSV颜色空间能够较好地模拟人类视觉系统感知颜色的模式。为了更好地利用HSV颜色空间的优点,提出了一个新型的特征描述子(称之为颜色体积直方图),并且将其应用于图像检索。它首先把彩色图像从RGB空间转换为HSV颜色空间,然后把彩色图像均匀量化为72种颜色,最后利用颜色体积来描述图像特征。该算法在具有15000张彩色图像的Corel图库上进行了实验。结果表明,提出的彩色体积直方图能够结合颜色和空间特征,检索性能明显高于颜色直方图和局部二值模式直方图。     

一种基于最大相似子阵的彩色图像检索算法

颜色是图像的重要特征之一,被广泛用于图像检索。传统的颜色直方图检索算法丢弃了色彩的空间位置信息,影响了算法的检索精度。针对这一问题,提出了一种基于最大相似子阵的彩色图像检索算法,即采用奇数方阵分割图像以捕捉颜色的空间分布特征,从而得到颜色矩阵,通过求解两个颜色矩阵的最大相似子阵实现相似度计算。研究结果表明,所提算法能够准确描述图像的颜色特征,相似度计算非常有效,相比全局直方图有较好的检索精度。     

一种基于目标区域的图像检索方法

为了弥补颜色直方图等全局特征在描述彩色图像空间信息上的不足,该文提出了一种基于目标区域的彩色图像检索方法。该方法首先利用一种基于颜色视觉一致性的图像分割方法提取出有意义的目标区域,然后分别对各个区域提取HSV彩色直方图和Hu不变矩作为目标区域的特征描述,最后提出了一种相应的计算相似度的方法,实现了图像之间的相似度度量。通过在中科院计算所的Mires图像数据库和ViViLab测试图像库上进行实验,该文提出的方法对于目标明确、背景不太复杂的图像可以达到较好的检索效果。     

基于颜色-空间特征的图像检索

虽然基于颜色直方图特征的图像检索方法简单、高效,但却丢失了颜色的空间分布信息.提出了一种基于颜色-空间特征的图像检索方法.该方法将图像内容看成由若干对象组成的集合,首先利用图像分割得到主要对象,然后根据对象的颜色、位置和形状特征计算图像间内容的相似度,再进行检索.实验结果表明,当图像中有明显的物体时,该方法与颜色直方图相比,能够更加准确和高效地查找出用户所需内容的图像,明显地提高了检索精度.     

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.     

融合整体与局部特征信息的图像检索

本文提出一种融合整体与局部特征信息的图像检索方法,该方法对改进的HSV色彩空间量化后统计聚类颜色直方图,利用分层分块的思想进行视觉像素的颜色均值和二值化边缘特征的提取,并定义了归一化特征相似度计算公式。检索实验表明,融合后的特征检索,更符合人类视觉感受,检索效果更好。     

基于多邻域统计矩直方图的彩色图像检索

提出一种创新的基于多邻域统计矩直方图方法(MNSMH)，该方法在量化HSV颜色模型下，计算每个像素点不同邻域的统计矩，对每个邻域统计矩，计算它的归一化直方图．以这些直方图和颜色直方图一起作为图像的特征索引进行彩色图像检索．这些不同邻域矩反映了图像颜色的空间分布信息，而它们的直方图又是对整个图像的全局统计，对图像的平移、旋转和尺度不变．实验结果表明，该方法性能稳定，与两种基于颜色直方图方法相比，能够明显地提高检索率．     

基于颜色和形状特征的图像检索方法

提出了一种基于颜色和形状特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取形状特征时,结合颜色量化结果,利用图像分割提取图像的形状特征,利用两特征的加权距离计算图像之间的相似度,而后进行图像检索。实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

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。     

一种自适应特征分块加权的图像检索方法

文中提出了一种自适应特征加权的图像检索方法。首先提取图像的颜色直方图以及梯度直方图,根据图像的特点,用不同的方法进行分割。然后将已分割图像分成4×4小块,按照其颜色和纹理的分布情况,计算每小块的特征加权值。最后,以分块加权的一维颜色矢量直方图为特征,进行相似度匹配,欧氏距离较小的图像为检索结果。实验结果表明,综合利用颜色和边缘特征比单独用一个特征进行图像检索的效果要好,自适应特征加权后的检索准确率更高,对于拥有较明显的目标与背景差异的图像,该方法特别有效。