一种新的基于色彩的图像检索方法

在分析已有的基于色彩的图像检索方法存在问题的基础上 ,提出一种新的基于色彩的图像检索方法 .该方法对每个图像单独进行颜色量化 ,计算其颜色直方图并排序 ,根据颜色在图像中出现的频率和图像中各种颜色的对比强度确定图像之间的相似度 .使用的图像特征占用存储空间非常小 ,比较速度快 .测试了该方法识别图像和检索相似图像的能力 ,效果明显优于直方图距离方法     

利用颜色进行基于内容的图像检索

提出了一种新的基于颜色的图像检索算法.该方法根据颜色在图像中的分布信息,通过对像素点的加权处理确定最佳的颜色初始聚类数目,将经过加权处理的像素点进行聚类,得到图像主要颜色的统计特征,同时,在分析了主要颜色在图像中的散布情况后,利用主色的矩特征来描述各个主色在图像中的空间分布特征,结合颜色的统计特征与空间分布特征来描述图像的内容,保证图像在局部和整体上的一致性,实验证明该方法的检索精度明显要高于传统的仅基于颜色统计特征的检索结果.     

颜色直方图在基于内容的遥感影像检索中的比较分析

本文主要针对颜色直方图在基于内容的图像检索中的应用效果进行实验分析和性能比较。分别在RGB和HSV 颜色空间中共构造了6 类不同量化方式的直方图,并采用特征向量相似性度量和概率相似性度量方式对其进行了遥感影像的检索实验和查准率比较,实验结果表明记为Q4096 和Q256 的两种直方图在基于x2 统计距离下的检索查准率较高,期望为基于颜色特征进行图像内容检索的应用提供参考。     

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。     

遗传算法在基于内容的图像检索中的应用

利用遗传算法对图像的统计特征进行了特征选取，并应用于颅脑CT图像检索中。实验结果表明，该方法能够有效地选取特征，提高检索精度，改善检索效果。     

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。     

基于边缘颜色分布的图像检索方法

提出了一种新的基于边缘颜色分布的图像检索算法。该算法将不同类型边缘附近的颜色分布作为刻画图像内容的主要特征,设计了一种紧凑的2D边缘颜色直方图来对图像的边缘颜色分布特征进行描述，既利用了局部颜色特征，又考虑了不同类型边缘的空间分布信息，克服了传统颜色直方图不能反映空间信息的缺陷。实验结果表明，该算法与其他同类方法相比，有效地提高了检索性能。     

基于分块颜色相关向量的图像检索算法

阐述了颜色相关向量的基本概念，提出了分块颜色相关向量相似性度量的计算方法和相关区域快速搜索算法，最终形成基于分块颜色相关向量的图像检索算法。实验表明，算法更符合人的主观感觉。     

模糊颜色直方图在基于内容的图像检索中的应用研究

本文提出一种子模糊颜色直方图构造方法,采用模糊C 均值聚类算法对彩色图像进行颜色聚类,利用模糊理论的隶属函数,通过计算每个像素对颜色聚类中心的隶属度构造颜色直方图,将得到的模糊颜色直方图作为表示彩色图像的特征向量进行基于内容的图像检索实验,实验结果表明本文提出的方法具有较高的检索准确率和研究价值。     

基于内容的智能图像检索系统设计

由于Internet中的图像信息资源是异构的．人们要想从中发现、收集和维护自己需要的信息要花费大量的时间和精力。为了更有效地利用Internet上的图像资源，文章从基于内容的图像检索的现状出发，运用Agent技术，提出了一种基于内容的智能图像检索系统的初步模型，并设计了其中核心部分的基本结构：用户Agent、协调器和信息Agent，从而弥补了现有图像检索系统在自适应用户兴趣和交互式等方面的不足，提高了系统的检索正确率和检索能力。     

基于图像主色特征的CBIR

CBIR（Content Based Image Retrieval）是当前多媒体检索的热点。颜色特征是图像检索的重要特征。为了提高颜色特征的检索效果，在提取图像主色特征的基础上，进一步提取了相应的主色空间分布信息－主色矩特征，并建立了图像主色特征的描述模型。在改进加权二次型相似性度量方法的基础上，提出主色多特征相似性度量方法，并对几种不同的相似性度量方案进行了对比，其中DCME方法在WWW发布方式的CBIR原型系统上取得了较好的实验结果。     

一种基于空间特征的图像检索法研究

在基于内容的图像识别技术中,颜色自相关图是一种常用的图像颜色特征提取法。文章在此基础上,考虑图像结构特征,通过对图像进行水平和垂直两次扫描,分别建立图像相似区域的变化图。该算法和颜色自相关图一并应用到SOM网络上,实现了一个基于颜色特征和结构特征的图像分类。编程实验结果表明:新算法可以较好地提高基于内容的图像检索的准确性,避免了仅靠图像的颜色特征进行分类和搜索的不能描述图像宏观结构的缺点。     

图像纹理特征及其在CBIR中的应用

基于内容的多媒体信息检索是当前世界的研究热点，然而在图像内容表示及其相似性度量这两个关键问题上取得的进展还不能令人满意。通过深入研究纹理的本质和人类视觉系统的特性，结合MPEG－7标准提出的图像内容描述了概念，提出一种新的谱方法来描述图像的纹理特征，并将其应用于图像内容的表示和检索，在此基础上，讨论了图像的颜色描述子和相似性度量策略，并给出了实验结果和性能评价。     

基于颜色和轮廓平稳小波变换纹理分析的彩色图像检索

由于单一特征只能表达图像的部分内容,提出了一种新的彩色图像检索方法.该算法在提取颜色特征方面,首先将图像进行分块以获得空间分布信息,为了充分利用RGB颜色模型及HSV颜色模型的优点,分别在两种不同的颜色模型中提取相应的特征向量,将两种颜色空间中的特征向量结合在一起就形成本文的颜色特征向量,在纹理特征方面,结合小波变换及轮廓波变换的优点,将图像进行非下采样轮廓平稳小波变换(NWCT),然后分别计算各子带在各个方向上系数的均值与方差作为纹理特征向量,最后采用加权欧氏距离作为图像的相似度进行检索.实验结果表明,相对于其他检索方法,该方法平均检索精度有了一定的提高,取得了较好的检索结果.     

图像数据库检索中颜色特征提取方法的研究

为了降低基于颜色特征图像检索中空间的维数,本文改进了颜色特征的图像特征的提取方法,提出了一种新的基于HSV空间的18色非均匀颜色量化算法。与传统的基于RGB的颜色特征检索算法相比,该算法明显的降低了时间和空间的复杂度。     

The Influence of the Color Model on the Performance of a CBIR System Based on Color Moments

In this paper, we evaluate the influence of color models on the performance of a CBIR system based on color moments signature. The color models considered are： RGB （red, green, blue）, HSV （hue, saturation, value） and the mixture RGB-HSV. We specifically investigate also the effect of the moment＇s degree （0： mean, 1： variance, 2： skewness） and their conjunction on the system relevance. Practically, many scenarios have been checked： three, six, nine, twelve and eighteen values extracted from moments over the three color models. For the evaluation, we use the precision recall curves on the Wang database. We also employ the utility concept in the evaluation of the ranking quality of the returned images. Results show that the combination （RGB-HSV, mean） is the best configuration. In addition, results show also that the mean （three values） is the best signature regardless of the color space and the HSV color model is the best regardless of the number of values to consider.     

用颜色特征进行基于形状的检索

现有的多媒体数据库系统中对图片的检索基本上是基于描述关键字的,近几年开始研究基于内容的检索。基于内容的图像检索技术大多采用颜色特征。对于以形状为主的图片来说,基于颜色的检索就没有任何意义。但对真彩色图像提取形状特征是比较困难,且大部分用形状特征来匹配图形的算法,对图形的旋转、伸缩等不具有鲁棒性。该文采用颜色特征来获取图像中物体的形状特征,并基于此进行图像形状匹配算法。同时通过对算法的改进,使图像的大小变化和旋转以及轻微的光照变化不影响检索结果。实验结果表明这种方法改善了检索效果。     

基于颜色特征和Sift特征的胶囊内镜图像检索

无线胶囊内镜实现了小肠部位以及整个消化道无痛无创的检测,受到了人们的广泛关注.但其检测过程会产生大量图片,人工判读已成为制约其发展的瓶颈.为提高诊断效率,提出一种基于颜色特征和Sift特征的内镜图像检索方法.首先,将胶囊内镜图像转换到HSI颜色空间,对各颜色分量进行量化和加权融合,提取其颜色特征;然后,提取胶囊内镜图像的Sift特征描述符并进行匹配工作,筛选出好的匹配对;最后,结合颜色特征和Sift特征实现内镜图像检索工作.针对胆汁异常、肿瘤和出血病例图像进行检索实验,本文方法的检索精度和检索稳定性相比较单一颜色特征和Sift特征都得到了明显的提升.实验结果证明了本文方法的良好性能,为胶囊内镜的辅助诊疗提供了一个可参考的方法.     

一种基于颜色与空间特征的CBIR系统

基于内容的图像检索CBIR是多媒体信息管理系统的重要组成部分。提出一种利用图像的颜色信息和空间信息提取图像特征的算法——同心圆区域划分法。经实验表明,该算法取得了较好的检索效果。     

基于颜色纹理的图像多特征检索技术在中医舌诊中的应用研究

为了对传统的中医舌诊数字化提出新的方法,并实现通过计算机来进行舌像图像的分类检索,此文将一种结合了颜色和纹理特征的、基于内容的多特征图像检索算法引入到中医舌像的分析中。该算法将表现颜色和纹理的20个特征值作为表达图像内容特征的特征向量,并以此作为舌像检索的距离度量标准。实验结果证明这种算法不仅具有移动、旋转、尺度变换不变性,而且还具有优良的检索性能。因此,此算法可以很好的实现舌像图像的分类检索。