主颜色特征与纹理相结合的图像检索

在图像检索中,颜色是各种特征中最直观的视觉特征,两幅布局结构不同的图像形成的颜色直方图却有可能很相似,为了避免该缺陷,文中采用颜色特征与纹理相结合的检索技术进行图像检索,并通过综合实验来验证文中检索方法的优势。     

基于颜色和纹理特征的遥感图像检索

针对单一特征遥感图像检索的局限性和传统综合特征检索方法计算复杂度高的问题,提出了一种基于纹理特征和颜色特征的遥感图像的检索。在分析了现存遥感图像的检索方法后,得出了用颜色特征及Gabor小波提取出的纹理特征进行图像检索的总体思路。设计了一组多尺度和多方向的滤波器组,优化并选择滤波器组的各参数。首先对图像进行滤波,然后再进行纹理特征的提取,最后用颜色直方图对遥感图像进行颜色特征提取,最终将融合这两种图像特征,设计并实现一个基于颜色特征和Gabor小波纹理特征的图像检索原型系统。在进行图像检索时将纹理特征和颜色特征融合对图像库进行图像检索。由实验结果表明,所提出的方法是有效的。     

综合颜色与纹理的图像检索

提出了组合颜色和纹理特征的图像检索方法,通过对颜色进行量化然后提取颜色特征,计算图像之间的颜色距离.用Gabor变换提取图像的纹理特征然后根据L2距离计算图像的纹理距离,利用颜色特征和纹理特征的加权来求检索图像和查询图像的相似度,根据相似度的大小来进行图像的检索.实验结果表明,基于组合特征的图像检索方法优于单纯的图像检索方法.     

局部自相关函数在基于内容的图像检索中的应用

在图像检索领域中,为了更加方便、高效地进行图像检索,文中提出了一种新的图像检索特征——局部自相关特征,为基于内容的图像检索提供了新的工具,它兼具方向特征和纹理特征。利用提出的局部自相关特征在Corel10K图像库上进行了大量的实验,实验结果表明局部自相关特征的平均检索精确度和召回率虽然低于颜色特征,但高于方向特征,是除颜色特征之外又一个高效的图像检索特征。     

综合颜色纹理形状特征的图像检索

图像特征的提取和使用在基于内容的图像检索中至关重要.研究了在基于内容的图像检索系统中整合颜色,纹理,形状的提取方法.将图像按照一定的规则进行分块,对各个分块分别进行各种特征向量的提取.颜色特征的提取是基于YUV颜色空间的颜色直方图,纹理特征的提取采用Gabor滤波器,形状特征的提取是基于Zernike矩的计算.实验结果表明,综合图像的颜色、形状和纹理特征提高了图像检索的准确性.     

综合颜色和纹理特征的图像检索算法

基于内容的图像检索是当前多媒体信息检索的热点之一。基于内容的图像检索技术是根据对图像内容(特征)的描述和提取,在图像库中找到具有指定内容(特征)的图像。本文对图像颜色特征和纹理特征的提取、相似性度量等基于内容的图像检索的关键技术进行了分析和研究,并在此基础上,提出了一个基于颜色特征和纹理特征的图像检索算法并验证了其有效性。该算法采用HSV颜色空间的直方图作为颜色特征向量,采用灰度共生矩阵的四个纹理特征:能量、熵、惯性矩和相关性构成纹理特征向量,采用欧氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该算法实现的系统具有良好的图像检索功能。     

综合颜色空间特征和纹理特征的图像检索

基于内容的图像检索一直是图像检索领域的研究热点。提出一种综合颜色空间特征和纹理特征的检索算法。首先将彩色图像转换到HSV颜色空间,进行非等间隔量化,提取颜色特征和颜色空间位置信息,再在灰度图像里利用中心块图像分形编码的方法,获取分形编码参数作为图像的纹理特征。在对特征进行内部和外部高斯归一化后,综合颜色空间特征和纹理特征,利用人工鱼群算法进行检索。实验结果表明,算法性能良好,在检索准确率和速率上取得了良好的效果。     

基于多特征的图像检索研究

为了有效地检索图像,基于内容的图像检索技术应运而生。利用直方图表达图像的颜色特征,利用Gabor滤波器组提取图像的纹理特征,在此基础上又提出综合利用颜色特征和纹理特征共同进行图像检索的方法。实验结果表明,综合特征检索的效果比单一特征检索的效果好。     

利用图像颜色特征与纹理特征进行图像检索

基于内容的图像检索主要是利用图像的特征,如:颜色直方图、纹理、形状等来进行检索,这种方式能够提高检索的效率与准确率.利用图像的颜色信息与利用快速傅立叶变换来提取纹理特征相结合的方法来进行图像检索,该方法一方面可以反映图像的全局特征,另一方面又反映了图像的局部特征,且具有对图像检索的旋转不变性.     

基于内容的标准烟叶图像数据库检索

基于内容的检索是当前多媒体数据库发展的一个重要研究领域。在图像数据库中,基于内容的图像检索技术一般采用颜色直方图为特征。该文提出了把图像的形状特征、颜色特征和纹理特征结合起来的方法进行基于内容的图像检索。通过对人的视觉检索过程的研究,提出把数据库中的图像依次分别按形状特征、颜色特征和纹理特征分级聚类的方法,既符合人的视觉特点又大大提高了检索效率。     

一种综合颜色和纹理特征的图像检索算法

对图像颜色特征和纹理特征进行了研究。在图像颜色特征方面,利用人类的视觉特性,对图像不同分块的主色进行确认和加权处理,获得加权主色颜色特征;在纹理特征方面,利用统计法和结构法构造灰度-差分基元共生矩阵来提取纹理特征。在此基础上,通过高斯归一化方法将颜色特征和纹理特征进行综合,形成最后的图像检索特征,并给出了利用该特征的图像检索算法。实验结果表明,所提出的灰度-差分基元共生矩阵特征提取较传统的灰度共生矩阵特征更加精细,在此基础上综合利用颜色和纹理特征的图像检索方法具有更好的检索精度。     

几种基于内容的图像检索的方法

基于内容的图像检索(CBIR)技术依赖于对图像特征(例如颜色直方图、纹理、草图、形状等)的提取,相对于传统的基于文本的图像检索方式,这种方式提高了检索效率和检索的准确率。文中主要介绍了基于颜色和基于纹理特征这两种特征提取方法。这两种方法既能够反映全局特征,又能够兼顾所感兴趣区域的局部特征,是基于内容的图像检索的两种非常有效的方法。     

改进的综合颜色纹理特征图像检索

提出一种使用颜色和纹理特征进行图像检索的有效方法。首先将图像进行合理分块,对每一分块使用离散余弦变换进行纹理特征提取,然后使用颜色矩对检索到的图像进行颜色特征提取。最后将查询图像的特征向量与数据库中图像的特征向量进行比较,以获得相似的图像。系统采用Corel公司的标准图像数据库进行实验。将单一特征图像检索与综合特征图像检索进行比较,实验结果表明,综合特征的检索更有效。系统检索结果的正确率为80%。     

几种基于内容的图像检索的方法

基于内容的图像检索（CBIR）技术依赖于对图像特征（例如颜色直方图、纹理、草图、形状等）的提取，相对于传统的基于文本的图像检索方式，这种方式提高了检索效率和检索的准确率。文中主要介绍了基于颜色和基于纹理特征这两种特征提取方法。这两种方法既能够反映全局特征，又能够兼顾所感兴趣区域的局部特征，是基于内容的图像检索的两种非常有效的方法。     

基于支持向量机的语义图像分类研究

随着多媒体数据库的不断发展,传统的利用关键词进行图像检索已经越来越不能满足图像检索的需要,基于内容的图像检索已成为当前的研究热点。对图像的颜色和纹理特征进行提取,融合图像的颜色和纹理特征作为图像的特征向量,用支持向量机实现图像的低层特征和高级语义间的关联。实验结果表明,多特征的图像检索要比单一的特征检索效果好,在HSV颜色特征的基础上引入灰度共生矩阵纹理特征后可有效提高检索效率,而且采用支持向量机融合多特征可成功用于图像的语义的检索。     

基于支持向量机的语义图像分类研究

随着多媒体数据库的不断发展,传统的利用关键词进行图像检索已经越来越不能满足图像检索的需要,基于内容的图像检索已成为当前的研究热点。对图像的颜色和纹理特征进行提取,融合图像的颜色和纹理特征作为图像的特征向量,用支持向量机实现图像的低层特征和高级语义间的关联。实验结果表明,多特征的图像检索要比单一的特征检索效果好,在HSV颜色特征的基础上引入灰度共生矩阵纹理特征后可有效提高检索效率,而且采用支持向量机融合多特征可成功用于图像的语义的检索。     

综合MPEG 7中纹理和颜色特征的图像检索方法*

在基于内容的图像检索中, 颜色和纹理是图像检索使用最频繁、最重要的两个视觉特征.但是仅基于一种特征的方法只能表达图像的部分属性.为此提出了综合利用MPEG-7中建议的纹理特征的边缘直方图描述符和颜色特征的主颜色和颜色布局描述符进行检索的方法,并依据MPEG-7中的评价准则评价检索结果.实验结果表明,综合特征检索更符合人的视觉感受要求,检索效果更好.     

一种基于颜色基元共生矩阵的图像检索方法

提出一种结合图像颜色连通区域信息及其纹理特征的图像检索新方法。对图像进行分块,确定图像中的颜色连通区域集,提取图像中各颜色连通区域对应的4种颜色基元共生矩阵特征,针对该特征设计的图像相似性度量函数实现基于内容的图像检索。实验结果表明,该方法能有效地结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有良好的检索效果和性能。     

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.