基于内容特征的图象检索技术的研究进展

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。本文主要介绍了CBIR领域的技术，图象内容特征的表达的提取，CBIR的系统结构以及CBIR的具体应用。     

一种基于反馈的JPEG图像检索研究

基于内容的图像检索研究的焦点是应用最初发源于文本文档检索的相关反馈技术来提高检索性能.但这一技术没有能够填补底层图像特征和高层语义内容之间的空白,这一空白被认为是CBIR的瓶颈,也是图像压缩和视屏检索的瓶颈.阐述了在DCT域中进行图像检索的基本方法和相关反馈的当前发展状况,并提出一个在CBIR中集成相关反馈的框架算法.     

基于内容检索的BMP图象特征提取

针对静态图象的特性 ,介绍了一种可以在 C语言环境下读取 BMP文件的方法 ,用这种方法 ,可以得到不同位图像素值的 BMP图象的每一个像素点的信息 (即 R,G,B)。在分析了几种典型的颜色和纹理特征提取算法的基础上 ,通过转换成不同的颜色空间 ,利用基于颜色和基于纹理的图象检索算法 ,提取该图象的颜色和纹理特征。并用不同的量化方法对图象的特征提取的效率进行了分析     

一种集成色彩空间信息的图象检索方法

使用色彩信息来进行图象检索已被广泛地应用到许多基于内容的图象检索系统中,而且有的收到了较好的效果。然而,已有的方法仍存在着一些不足,本文是在分析了图象的色彩信息的规律及特点之后,提出的一种集成色彩空间信息的图象检索方法。     

基于内容的图像检索技术综述

基于内容的图像检索技术(CBIR)是近些年来图像检索领域的研究热点,其发展经历了最初的以图像数字特征为索引,到引入图像语义学习技术使得CBIR更贴近人类语义以方便用户查询,再到如今融合多种图像信息以进一步提高检索效率。本文在对已有文献进行综述的基础上,结合近几年的研究成果,讨论CBIR的最新技术动态,分析CBIR的发展趋势并指出几个未来的研究方向。     

基于分块主色的图象检索

传统的基于颜色直方图特征的图象检索方法简单且易于实现,但其直方图求交运算量过大,而且丢失了颜色的空间分布信息。本文给出了一种基于分块主色的图象检索方法。该方法将图象分成相等的九个子块,依次统计每个子块的颜色直方图,用户可根据各子块的的不同重要程度而改变各子块的权值,最后给出了这种基于分块主色的检索方法中图象相似度的计算方法。实验表明,该方法一方面利用主颜色减少了直方图相交运算量;另一方面通过对图象分块保留了颜色的空间信息并能够有效地将目标从背景中区分出来,从而有效地提高了检索速度和检索精度。     

基于内容的图像检索技术

为了提高图像资源利用率,快速、有效地查询和检索数据库中的图像,基于内容的图像检索技术（CBIR）便应运而生。本文分析和比较了基于颜色、纹理、形状等图像检索技术的主要方法,讨论了相关反馈技术、检索性能的评价等CBIR研究中的关键问题,同时指出了CBIR研究中存在的问题,以及未来的发展趋势和研究方向。     

基于内容检索的BMP图象特征提限

针对静态图象的特性,介绍了一种可以在C语言环境下读取BMP文件的方法,用这种方法,可以得到不同位图像素值的BMP图象的每一个像素点的信息（即R,G,B）。在分析了几种典型的颜色和纹理特征提取算法的基础上,通过转换成不同的颜色空间,利用基于颜色和基于纹理的图象检索算法,提取该图象的颜色和纹理特征,并用不同的量化方法对图象的特征提取的效率进行了分析。     

基于视觉特性的图象压缩编码方法

将图象分为非连续分量和连续分量，并模拟大脑对物象的方向滤波处理特性，在对图象连续分量亚抽样压缩编码的同时，对其非连续分量采用方向滤波，获得带有图象主要边缘特征的方向图象，在保证图象质量的前提下，高效率地压缩了图象，提出了基于视觉特性和图象两分量模型的图象编码方法，对此作了深入的分析和介绍，并在计算机上进行了模拟，取得了较好的效果。     

基于兴趣区域的图像检索方法的研究

目前大多数基于内容的图像检索(CBIR)技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理直方图等)，这样图像的空间布局特征被忽略了。由此提出的图像检索方法克服了这个问题，它是基于如下原则：用户应最有资格指定查询”内容”，而不是计算机，该方法使得用户能够选择多个”感兴趣区域”并且在检索过程中指定它们的空间布局相关性。     

TBIR与CBIR结合检索Web图像的探讨

在阐述TB IR(基于文本的图像检索)和CB IR(基于内容的图像检索)的同时,指出综合运用TB IR和CB IR共同检索W eb图像,并列举了较为先进的图像检索系统,探讨了当前研究中存在的问题以及今后的研究方向。     

基于内容的图像检索中SS-树索引的Java实现

为了提高基于内容图像检索的效率,设计引入空间索引．SS-树索引是常用的空间数据索引,具有平衡性、动态性、构造和维护的简单性,用Java实现了SS-树索引,并在自行开发的基于内容图像检索实验原型系统IRS中使用．给出了SS-树索引文件和类的定义,介绍了主要操作和对应的算法实现．将SS-树索引用于基于内容图像检索的相似性检索,比较了顺序扫描和采用R-树、SS-树进行检索的效率,实验结果表明采用SS-树索引进行基于内容的图像检索是高效可行的．     

基于内容图像检索技术的超声图像

对超声图像数据库的基于内容图像检索技术进行了深入地研究与探索,给出了基于内容图像检索的基本系统结构、超声图像数据库构建模型及基于傅里叶变换幅度频谱的超声图像检索方法,由于该方法同时适用于压缩域的特征提取,为JPEG、MPEG格式图像的基于内容图像检索提供了方法.     

刑侦图像检索中的特征提取及相似性度量

为分析比较基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)系统中各环节算法在应用于刑侦现勘(criminal scenes investigation,CSI)图像数据库时的有效性,在CBIR系统中,使用颜色特征-HSV直方图、纹理特征-三层小波分解统计特征和颜色纹理的融合特征作为特征提取算法,以欧氏距离和街区距离作为相似性度量分别在CSI图库中进行仿真测试。在COREL图库中进行类似测试,并以查准率作为有效性的衡量标准进行对比。结果显示,在CSI库中,使用颜色特征有相对高的查准率,但CSI库的平均查准率均低于COREL库,此外使用街区距离可获得较高的查准率,这表明,因CSI数据场景复杂及目标多有损毁,现有图像特征提取算法有效性低,而作为相似性度量算法,街区距离相较于欧氏距离能更好地表示CSI图像间的相似性。     

图像检索技术研究与发展

介绍了数字图像处理中的新技术——图像检索技术的原理、方法和发展,对网络图像检索的常用方法以及基于文本的图像检索和基于内容的图像检索方法进行了分析,并对典型的图像检索系统的应用性能进行了讨论,提出了未来图像检索技术的最新发展方向．     

一种基于主色调纹理的图像检索方法

基于主色调和共生矩阵的概念,提出并实现一种基于主色调纹理的图像检索方法.该方法根据用户所给目标图像的多种主色调,基于三种颜色分量和灰度分量的矩阵信息,提取图像的主色调共生矩阵纹理特征,并利用适用该特征的相似性度量函数实现基于内容的图像检索.     

基于主色连通区域纹理谱特征的图像检索

借鉴纹理谱特征的概念,本文提出并实现一种结合图像主色连通区域信息及其纹理谱特征的图像检索方法.该方法基于图像的主色连通区域,结合图像的颜色构成和分布信息,提取图像的每个主色连通区域的纹理谱特征,并采用线性加权直方图相交法作为相似性度量函数,同时分析并给出了适用于本文方法的加权函数取值方式.本文方法将颜色信息与纹理特征有效地结合在一起,在不增加太多计算时间的条件下,提高了检索质量.     

基于内容的图像检索探讨

介绍了基于内容图像检索研究的发展现状,分析了基于内容的图像检索中特征提取、相关反馈及高维度索引的研究成果,提出了需进一步研究的问题.