一种基于主色调匹配的图像检索方法

在基于内容的图像检索中，颜色作为图像的一种重要视觉信息已得到广泛的应用，主色调可以反映一幅图像的基本面貌，其实质就是用较少的颜色来表示原图像，并且在视觉上与原图像相似，由此，在均匀颜色空间中利用聚类分析的方法将色彩聚类为几种主要颜色，从而实现对颜色的量化，并利用直方图表示主色信息，最后采用直方图交叉算法进行图像的相似度匹配，取得了满意的实验效果。     

一种特征矩阵的相似性度量方法及其在图像检索中的应用

提出一种基于DP匹配的特征矩阵相似性度量方法.首先,在对象矩阵与样本矩阵的行向量之间采用一维DP匹配方法,产生一个相似行向量来替代对象矩阵.然后再用一维DP匹配计算相似行向量与样本矩阵的标准行向量之间的匹配距离.最后在匹配距离上定义两个特征矩阵的相似度.此方法本质上是将二维特征矩阵的匹配问题转化为两个一维向量的DP匹配,适用于解决二维对象的识别和检索问题.在图像检索系统平台中对本文给出 的相似性度量方法进行验证,结果表明此方法是有效的.     

遥感图像检索中的相似性度量方法比较

相似性度量是用来研究多源数据之间的相似程度的，是对空间数据进行模式识别的基础。本文通过单波段遥感图像的检索实验对应用于直方图匹配的8种相似性度量方法进行了比较。实验中发现两种方法在对直方图向量的匹配中表现出色，它们分别是X^2统计距离度量和相似夹角余弦度量。文章最后讨论了各种度量方法的适用性及优缺点。     

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。     

图像检索中的动态相似性度量方法

为提高图像检索的效率,近年来相关反馈机制被引入到了基于内容的图像检索领域。该文提出了一种新的相关反馈方法－－动态相似性度量方法。该方法建立在目前被广泛采用的图像相拟性度量方法的基础上,结合了相关反馈图像检索系统的时序特性,通过捕获用户的交互信息,动态地修正图像的相似性度量公式,从而把用户模型嵌入到了图像检索系统,在某种程度上使图像检索结果与人的主观感知更加接近。实验结果表明该方法的性能明显优于其它图像检索系统所采用的方法。     

基于对象空间关系的图像检索方法研究

描述了图像中对象之间的拓扑关系、投影间隔关系和角度关系,给出了不同空间关系距离的定义,提出了集成查询图像与数据库图像中共有对象数目和空间关系的图像相似性度量方法。实验证明,利用该相似性度量方法实现的图像检索系统的检索精度是较高的。     

基于对象空间关系的图像检索方法研究

描述了图像中对象之间的拓扑关系、投影间隔关系和角度关系，给出了不同空间关系距离的定义，提出了集成查询图像与数据库图像中共有对象数目和空间关系的图像相似性度量方法。实验证明，利用该相似性度量方法实现的图像检索系统的检索精度是较高的。     

一种使用Harris特征点的区域图像检索算法

为了克服图像分割技术的限制，提出了一种基干特征点匹配技术的图像检索算法。手工提取图像中的一块区域作为查询图像，然后使用Harris算子提取彩色特征点，并用相应的颜色特征对特征点进行表示，最后利用特征点匹配技术实现区域图像的检索。实验表明，该方法对于图像的亮度变化和几何变换具有很强的鲁棒性，可以有效提高检索准确率。     

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。     

基于内容的图像检索综述

本文简要介绍了基于内容的图像检索，给出了基于内容的图像检索系统的一般结构。对图像检索的发展进行了概述。对基于内容的图像检索的主要研究技术进行了详细和全面的论述，并介绍了几个典型的基于内容的图像检索系统。最后，指出了目前研究中存在的一些主要问题。     

基于Sobel算子的快速图像匹配检索方法

给出一种较目前多数检索方法更为高效,快速的图像匹配检索方法。本算法首先利用Sobel算子对原始图像的边缘信息进行处理,然后对图像进行二值化处理,对所得的图像矩基于边缘进行分块实体提取,再将实体与目标图像矩进行比对处理,通过阀值的设置来判断图像的匹配程度,进而达到图像检索的目的。     

图象匹配技术

匹配特征、相似性测度以及匹配策略是图象匹配中的三个技术难点,本文深入讨论了这三个方面所涉及的各种方法,并评估和比较了它们的优缺点,指出了存在的问题。     

基于迭代式动态规划的影像密集匹配

针对动态规划影像密集匹配中因匹配的整体相关性导致的误匹配点连带扩散效应问题,提出了一种基于迭代式动态规划的影像密集匹配算法。该算法在影像密集匹配过程中引入了视差方向一致性、视差突变性作为迭代判定准则,通过对动态规划匹配结果中不满足迭代条件的候选匹配点子集进行分析,在候选匹配点子集中识别出误匹配点并去除之,反复迭代直至满足迭代准则,从而解决了误匹配点的连带扩散效应问题。该算法已成功应用于嫦娥三号遥操作项目,经在轨应用的检验表明,提出的基于迭代式动态规划的影像密集匹配算法能够极大地降低立体影像匹配中密集同名点的误匹配率。     

结合流形排序和区域匹配的图像检索

给出一种基于数据流形排序(Manifold Ranking)和分割区域匹配的图像检索方法.在Manifold Ranking方法的基础上,提出区域匹配图(Region Matching Graph,RMG)的方法,通过计算图像的区域匹配权值,进行第二次相似性匹配,提高了匹配准确性.在Corel图像数据库对该方法进行了检索仿真,结果表明该方法能有效提高检索的准确性.     

基于分块主颜色匹配的图像检索

针对颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的问题,提出一种基于分块主颜色匹配的图像检索算法,对图像进行新的重叠分块,提取各分块的主颜色,将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中,并对图像各个分块的颜色特征采用不同的加权系数。实验结果表明,该算法在保持较高检索精度的同时,能够降低特征空间维度,提高检索性能。     

改进的基于颜色和SIFT特征的图像检索方法

针对全局灰度直方图缺少空间分布信息和SIFT特征匹配方法准确性不足的问题,提出基于分块的提取图像颜色矩方法,并改进了SIFT特征度量算法.然后将这两种改进算法相结合,并应用于图像检索系统中.实验结果表明,本文提出的算法在图像检索中取得了较好的效果.     

基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法

当图像发生旋转或大小改变显著时,用已有的基于灰度共生矩阵的图像检索方法,不能很好地给出检索结果,在此基础上,该文提出一种基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。该方法将原图像作平滑处理得到平滑图像,然后将原图像和平滑图像组合起来得到广义图像灰度共生矩阵,提取该矩阵的统计特征量后,将其组成向量并归一化后用于检索。该方法引入了图像的空间信息,对于图像旋转和尺寸变化均不敏感。实验结果与性能比较表明,新方法的效果优于单纯的灰度共生矩阵法。     

一种快速JPEG图像检索方法

给出了一种基于归一化转动惯量（Normalized Moment Inertia,NMI)的JPEG图像快速检索方法,其特点是直接在压缩域中DCT系数进行块分类,每一类分块形成一个直值索引图,统计该索引图的NMI值作为该类的一个特征,所有类的NMI特征构成了图像的一个特征序列,以此进行图像检索。本方法不需要完全解压缩,降低了计算复杂度,对图像的平移,旋转和尺度变换有较好的鲁棒性,试验结果表明这种图像检索方法具有良好的检索性能。     

利用二部图匹配进行图像相似性度量

基于内容图像检索是多媒体信息检索领域研究的热点，而现有的算法和系统离成熟的应用还相距甚远，其检索效率和准确性都相当低。提高基于内容图像检索性能的关键在于实现对图像的对象级访问，但是已有的很多的基于区域的图像检索算法和系统都没有考虑多区域的匹配问题，因而不具有一般性、实用性。文中提出一种基于二部图最大权匹配的图像相似性度量算法，该算法建立在图像分割的基础上，由于它能有效地解决多区域图像相似性度量问题，并能有效地避免由于分割不准确带来的影响，因此能极大地提高检索的相关性和准确性。