基于兴趣点的图像检索方法研究

提出了基于兴趣点的多种图像特征相结合的图像检索新方法。该方法利用兴趣点周围局部区域的环形颜色直方图和Gabor小波变换提取纹理特征作为刻画图像的主要特征,并结合兴趣点的空间分布对图像进行检索。该方法不仅弥补了单一特征无法真正表征图像的缺陷,还保证了检索算法对图像旋转、平移的识别不变性。与同类方法相比,该方法有效提高了图像检索的准确率。     

基于兴趣点颜色及纹理特征的图像检索算法

提出一种利用兴趣点进行局部特征提取及检索的新方法。该方法利用图像中兴趣点的位置信息,提取兴趣点周围局部区域的颜色及纹理特征作为刻画图像内容的主要特征,结合兴趣点的空间分布对相似图像进行检索。对真实图像数据库的检索实验表明,该方法与其他基于兴趣点的方法相比,平均检索准确率提高了11%,能够更准确地查找到用户所需的图像。     

基于概率密度和ASIFT的彩色图像检索方法

针对全局图像特征不能有效刻画彩色图像内容信息的问题,提出了一种基于兴趣点的彩色图像特征检索方法。首先基于仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)算法,利用亮度概率密度梯度进行兴趣点提取;然后将提取后的兴趣点映射回原图像,构建颜色直方图作为图像的特征;最后通过计算不同图像特征间的相似度进行图像检索。仿真实验证明,该方法能够充分地提取图像中的角点、边缘点和这些点的周围点,较好地表达图像的内容,最终得到比较理想的检索结果。     

基于图像颜色直方图及纹理特征提取的兴趣点凸包检索方法

提出了一种基于图像颜色直方图及纹理特征提取的兴趣点凸包检索方法。首先利用Harris角点检测器检测图像的兴趣点,然后利用正负划分性算法求取兴趣点集合的凸包,确定图像的感兴趣区域,最后计算感兴趣区域的颜色直方图和灰度共生矩阵作为图像特征进行图像检索。在图像检索过程中,保证了图像旋转、平移、尺度不变性。通过对10类1000幅图像进行检索,实验表明该方法与其它基于兴趣点凸包的检索方法相比,提高了图像检索的平均查准率和查全率,可以更准确地查找到用户所需图像。     

结合兴趣点和边缘的建筑物和物体识别方法

提出了多种图像特征相结合的建筑物和物体识别方法．使用尺度不变特征描述器描述的Harris-Laplace兴趣点以及边缘颜色直方图描述的边缘特征表示图像．边缘和兴趣点包含图像的重要信息．对2种特征的抽取同时进行：基于Harris检测器可以直接得到边缘特征;在多个尺度下进行Harris兴趣点检测,利用Laplace公式得到Harris-Laplace兴趣点．进行物体识别时,根据兴趣点的数目自适应地改变兴趣点和边缘特征的相似性权重．与同类方法相比较表明,该方法具有更高的识别正确率,在视点变化、光照条件变化等情况下具有较好的性能．     

基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法

针对传统的边缘方向直方图在图像检索应用中的不足,提出了一种基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法。采用小波模极大值边缘检测算法提取图像边缘;根据图像边缘点的方向信息及其之间的空间分布特征得到聚合边缘方向直方图;通过循环移位计算直方图间的最小距离作为相似度,实现了图像检索。该方法具有较好的平移、旋转、尺度不变性。实验结果证明了该算法的有效性和可行性,并取得了较好的检索效果。     

一种基于显著兴趣点的图像检索方法

提出一种利用显著兴趣点结合颜色矩和距离直方图进行图像检索的方法。该方法将兴趣点作为图像中用户关注的主要视觉线索,包括显著兴趣点检测、距离直方图和颜色矩的特征提取3个步骤,既利用兴趣点的局部颜色特征,又考虑兴趣点间的空间距离关系,克服了传统颜色矩没有空间位置信息的缺陷。实验结果表明,该方法实现简单,能够有效提高图像检索的效率。     

基于特征块匹配的图像检索技术

提出了一种基于特征块匹配的图像检索算法.首先,利用小波变换的多尺度特性检测出图像的特征点,特征点比较全面地反映了图像中的视觉兴趣点;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.实验表明,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、高效.该检索算法不仅检索精度高,还具有较好的旋转、尺度及视觉角度不变性.     

一个使用显著边缘进行图像检索的算法

本文提出一个基于显著边缘的图像检索新算法.它首先使用"灌水"算法获取图像的边缘曲线,然后选择显著边缘来代表图像,每一条显著边缘由三个特征:叉点率、转动频率和角点率来刻画.图像之间的相似程度使用一个综合显著边缘匹配方法来度量.实验结果表明本文算法具有较高的检索准确率.     

基于边缘和颜色特征的图像检索技术

提出了一种综合运用边缘和颜色特征进行图像检索的方法.该方法首先利用Matlab实现基于数学形态学的多结构元的边缘提取,并通过圆环划分法在HSV空间上量化得到颜色直方图,然后根据边缘和颜色特征的不同特性,采用不同的分块方法提取图像特征,突出了目标重要性的同时又兼顾了颜色的旋转不变性.本文根据该方法设计并实现了一个基于边缘和颜色特征的图像检索系统.实验结果表明,综合运用边缘和颜色特征进行图像检索,可显著提高图像检索系统的查全率和查准率.