基于区域熵的图像检索

提出了一种新的基于区域熵的图像检索算法RECS，不仅利用图像的子块熵来描述图像的特性，而且依据熵信息的均值和方差将图像分割为高熵子图和低熵子图两部分。综合图像区域的颜色形状特征和分两步的图像检索过程，有效提高检索准确性的同时也节省了检索时间。实验结果表明，RECS算法对前景单一和前景复杂图像的检索效果同样令人满意。     

基于分类子块的图像检索

图像等分成M×N块后,将子块分成背景子块、目标子块和边缘子块三类,并从中提取颜色、空间特征和边缘特征,求图像间相似度时只在同类子块之间进行匹配.这样既减少了匹配运算量,又可避免不同类子块匹配所产生的干扰.实验结果表明,该方法不仅求图像间相似度的运算量小,而且对图像的旋转和平移变化不敏感,具有较好的检索性能.     

基于分量分析的图像内容检索的实现

本文基于图像内容检索中，常用的全图的颜色直方图算法过于简单的缺点，提出了一个改进，即将图像进行了分割．形成若干子块，这样就提供了一定程度的位置信息，而且可以对含用户感兴趣的子块加大权重，提高检索的查询智能性和查准查全率。     

基于方块编码纹理特征的图像检索算法研究

提出了一种新的基于方块编码(BTC)的图像纹理检索算法.首先将检索图像分成互不重叠的子图像块,然后利用BTC的思想来对这些图像块进行编码,进而进一步定义图像的纹理基元并以此作为图像的纹理描述,提出了一种改进的基于纹理基元的灰度共生矩阵来获得纹理特征,以此进行图像检索.实验结果表明,文中提出的算法比传统的灰度共生矩阵算法和颜色共生矩阵算法具有较高的检索准确度.     

一种基于颜色特征的图像检索方法

随着大量图像数据库的广泛应用,使得图像检索成为图像资源管理和检索的一个研究热点.传统的基于颜色特征的固定分块的方法在进行相似性匹配时比较对应子块的颜色特征,各子块间的约束关系较强,对图像的旋转也较敏感,利用循环队列的数据结构对固定分块的方法进行改进,可以使基于固定分块的方法具有旋转不变性.     

基于显著闭合边界的压缩域图像检索

提出了一种直接从压缩域提取显著闭合边界进行图像检索的算法.从压缩域直接提取块边缘,使用基于网络流理论的比率轮廓算法从块边缘图像中提取显著闭合边界,用傅立叶描述子刻画显著闭合边界,进行图像检索.实验结果表明,直接从压缩域提取显著闭合边界,无需解压,减少了计算量,提取的显著闭合边界应用在图像检索中取得了较高的准确率.     

基于子图像多特征组合的商标图像检索

本文提出了基于子图像特征组合的商标图像检索算法.首先对商标图像进行子图像抽取,然后根据子图像单特征计算图像与目标图像的单特征距离,最后基于多特征组合得到图像相似性度量.用Hu不变矩对基于子图像多特征组合的商标图像检索算法进行实验,用PVR指数作为图像检索性能评价准则.实验表明,相对基于全局图像单特征的检索算法,基于子图像多特征组合的商标图像检索算法具有更出色的检索性能,其检索结果更符合人眼的视觉感受.     

基于粒计算的空间特征提取及其检索的研究

利用四叉树算法将图像分割成若干子块,根据子块的颜色直方图,将提取图像的空间特征与提取图像的颜色特征结合起来,然后运用粒计算理论对提取的图像空间特征进行粒化,得到特征向量,并对其进行归一化。在此基础上,结合相关反馈机制设计基于粒计算的融合多特征的人机交互式图像检索的综合算法,该算法的复杂度低,能够在很大程度上提高图像检索的效率和准确性。     

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.     

基于熵和块匹配的图像检索技术

提出了一种图像熵和特征块匹配相结合的图像检索方法.为了提高图像的检索精度和效率,首先用计算图像熵并与设定的闭值比较实现对图像库的预分类;然后利用Harris算子检测出图像的特征点,用以特征点为中心的特征块的前三阶颜色矩来描述特征块的特征;进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离并进行仿真.仿真结果表明,算法中所使用的特征块更全面、更精确地描述了图像的视觉信息,实现相似度计算的方法简单和高效,证明分级检索方法在保证图像检索效率的前提下,极大地缩短了检索时间.     

可拓方法在图像检索的应用

图像检索技术不断发展,基于文本的检索技术逐渐成熟,但是基于内容的图像检索技术还在探索阶段.在简单介绍图像检索技术的基础上,提出一种可拓方法应用于图像检索的的图像检索方法,并简单分析了其优缺点.     

一种基于灰度共生矩阵的云图检索方法

卫星云图检索可帮助气象预报人员快速定位历史相似天气．根据云图纹理特征区分度较大的特点提出一种采用纹理特征对卫星云图进行相似性检索的方法。针时找到一个普遍适用的纹理特征非常困难的问题．提出一种根据特征值的方差分布情况从大量备选特征中快速找出适合某类图像检索所需的纹理特征值的方法,并以灰度共生矩阵的特征值提取为例．对卫星云图进行相似性检索。检索流程为：首先对云图进行云地分离的预处理．然后从云图的灰度共生矩阵中提取有效的检索特征生成特征值．并与历史云图库对应的特征库进行相似距离计算．最后根据距离的排序顺序输出最终的检索结果。实验表明．该方法能有效地从历史云图库中检索出具有相似视觉特征的云图．说明该方法可以用于卫星云图的相似性检索。     

基于内容的图像检索中的一种多维索引算法

由于图像信息越来越丰富,因此,基于内容的图像检索成为一个重要研究课题。在基于内容的图像检索中,需要解决的关键问题之一就是如何快速、有效地搜索。该文提出了一种与特征维数相关性极小的多维索引方法,从而提高了检索效率。该方法尤其适合于用户对查准率要求不高的情况下相关图像的查询。     

一个基于对象的图像检索系统:Basestar

图像检索是近年为适应国际互连网以及图像数据库高速发展而出现的一门新技术。该文建立了一个基于对象的图像检索系统-Basestar。该系统针对传统图像检索方法偏重图像整体特征,忽略用户对图像感知等缺点,采用用户参与方式,自动准确分割对象,并在此基础上利用对象颜色和形状特征对图像实现检索。实验结果表明该系统取得了良好的检索效果。     

基于GrabCut改进算法的服装图像检索方法

为了消除服装图像背景的影响,针对目前的GrabCut算法存在对图像局部像素值的变化敏感、时间开销大、边缘不准确等问题,提出了改进的GrabCut算法。在改进算法中,通过对梯度图像使用多尺度分水岭去噪增强了图像的边缘信息,减少了后续处理的计算量;通过采取熵惩罚因子最优能量函数减少了检索图像的有效信息丢失。将改进后的GrabCut算法引入基于内容的服装图像检索系统中,实验结果表明与同类方法相比,所提方法在检索显示准确性以及检索的平均查准率和查全率方面均有明显的提升。     

基于贝叶斯理论的图像标注和检索

图像自动语义标注是基于内容图像检索中很重要且很有挑战性的工作.提出用语义约束的聚类方法对分割后的图像区域进行聚类,在图像标注阶段,使用贪心选择连接(GSJ)算法找出聚类区域的独立子集,然后使用贝叶斯理论进行语义标注.对图像进行标注以后,使用标注的关键字进行检索.在一个包含500幅图像的图像库进行实验,结果表明,提出的方法具有较好的检索性能.     

基于综合特征图像检索技术研究

图像数据库应用日益广泛，如何高效、准确地进行图像的检索成为一项重要的研究领域。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征，检索效果往往不够理想。针对这一实际问题，提出一种新的图像检索方法，该方法以综合特征为检索基础，通过获得图像的归一化综合特征，并将其作为图像相似性的衡量依据。实验证明，利用综合特征进行图像检索具有很好的效果。     

Adaptive image segmentation for region-based object retrieval using generalized Hough transform

Finding an object inside a target image by querying multimedia data is desirable, but remains a challenge. The effectiveness of region-based representation for content-based image retrieval is extensively studied in the literature. One common weakness of region-based approaches is that perform detection using low level visual features within the region and the homogeneous image regions have little correspondence to the semantic objects. Thus, the retrieval results are often far from satisfactory. In addition, the performance is significantly affected by consistency in the segmented regions of the target object from the query and database images. Instead of solving these problems independently, this paper proposes region-based object retrieval using the generalized Hough transform (GHT) and adaptive image segmentation. The proposed approach has two phases. First, a learning phase identifies and stores stable parameters for segmenting each database image. In the retrieval phase, the adaptive image segmentation process is also performed to segment a query image into regions for retrieving visual objects inside database images through the GHT with a modified voting scheme to locate the target visual object under a certain affine transformation. The learned parameters make the segmentation results of query and database images more stable and consistent. Computer simulation results show that the proposed method gives good performance in terms of retrieval accuracy, robustness, and execution speed.     

综合利用纹理和中心特征的图像检索

基于特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。本文介绍了基于纹理特征的特征提取方法和中心特征的提取方法，并进而提出了一种综合利用上述两个特征共同进行检索的方法。对真实图像库的检索实验表明，综合特征检索比单一特征检索更符合人的视觉特性，检索效果更好。