一种基于颜色连通的图像纹理检索新方法

提出并实现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.首先提取图像的分块主颜色,根据提出的相关颜色定义,搜索确定图像中的颜色连通区域集.然后,提取图像中各颜色连通区域对应的四种颜色共生矩阵特征,利用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.     

基于方块编码的图像纹理特征提取及检索算法

针对灰度共生矩阵（GLCM）在提取纹理特征时存在的问题,提出一种基于方块编码（BTC）的图像纹理特征的检索算法。首先将图像分成互不重叠的子图像块,然后利用BTC的思想对这些图像块进行编码,进而定义图像的纹理基元并以此作为对图像的纹理描述,并提出采用一种改进的基于纹理基元的共生矩阵来获取纹理特征。实验结果表明,该方法既有效地利用了图像的纹理信息,又考虑了图像的空间和形状信息,具有较好的检索效果。     

基于感兴趣区域多特征加权融合的图像检索算法

基于内容的图像检索有着广阔的应用前景,但存在检索性能不高的缺点.综合兴趣点和多特征融合的优点,提出一种基于感兴趣区域多特征加权融合的图像检索算法.采用Harris算法提取图像的兴趣点,确定感兴趣区域;再采用累积灰度直方图、共生矩阵和形状不变矩分别提取感兴趣区域的颜色、纹理和形状特征;经归一化后,最后采用距离函数级融合来度量图像的相似度,以检索图像.实验表明,算法有效地提高了图像的检索性能.     

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像数据库检索技术是当今的一个研究热点.本文介绍了基于内容图像检索的基本原理、检索方式和关键技术,并列举了几种较为先进的图像检索系统.最后探讨了当前研究中存在的问题以及今后的研究方向.     

基于LBP-GLCM纹理特征提取的服装图像检索

提出了一种针对服装图像检索的LBP-GLCM纹理特征提取方法,首先利用Uniform-旋转不变局部二值模式算法处理服装图像,得到不会因为旋转而改变的编码图像,然后获取此图像的灰度共生矩阵,采用能量、对比度、相关性和均匀性描述图像的纹理特征.实验数据表明,LBP-GLCM纹理特征提取方法具有良好的抗旋转性,且在采用欧氏距离作为相似性度量时,LBP-GLCM相较于GLCM纹理特征提取方法可以获得更高的检索效率和准确率.     

基于内容的图像检索方法

综述了基于内容检索技术的进展,并对其主要方法如基于颜色、形状、纹理等图像检索技术进行了论述,介绍了几个典型的基于内容的图像检索系统.通过综述指出了今后的研究方向.     

一种有效的基于内容的图像检索方法

本文针对基于内容的图像检索中特征和相似度问题，提出新的距离模式，并以彩色空间中扩展共发矩阵作为纹理描述，在测试系统iPhoto上，数据库为56600幅图像时，实验结果显示，本文方法优于传统方法。     

基于ROI的图像检索算法研究

针对全局特征的图像检索不能很好地满足用户的意图和基于图像分割的检索过分依赖复杂的图像分割算法二者的不足。在基于子图的检索思想的基础上，给出了一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法。该算法无需对图像进行复杂的分割就能提取对象特征，实验证明该算法具有简单、高效、查全率较高的优点。     

基于内容的图像检索技术研究

在对海量的图像数据进行检索时,传统的基于数值/字符的信息检索技术并不能满足要求.因此,基于内容的图像检索技术(CBIR:Content-Based Image Retrieval)的研究应运而生,并引起了广泛关注.本文主要讨论CBIR研究中的一些关键问题:图像的内容特征及其提取、特征之间的相似度计算、查询条件的表达、检索性能的评价、压缩域的图像检索技术等等,并指出了一些可值得深入研究的方向.     

基于GLCM算法的图像纹理特征分析

深入研究灰度共生矩阵(GLCM,Gray Level Co-occurrence Matrix)算法,说明基于灰度共生矩阵的14个纹理特征具体意义,指出纹理特征之间存在冗余性。通过对纹理图像的灰度共生矩阵的计算分析和纹理特征提取实验,表明灰度共生矩阵能够反应图像的特点,与纹理特征描述图像的特点相对应,同时,图像的14个纹理特征之间存在一定程度的冗余,实际中可以根据图像纹理特征的差异,选择几个显著的纹理特征对图像进行分类。纹理特征分析和实验结果对图像纹理特征的应用具有普遍的指导意义。     

基于内容的检索

信息时代的到来使人们接触到越来越多的多媒体信息。有效地组织、管理和检索大规模的多媒体数据库成为当前迫切需要解决的问题。本文介绍了基于内容检索的基本概念及其基本结构。对多媒体数据库的结构给予了简要的介绍,最后描述了图像和视频的基本检索方法。     

Adaboost算法集成颜色和纹理特征的图像检索技术

特征提取是图像检索的关键步骤,针对仅基于一种特征只能表达图像的部分属性,并且在多分类问题中,对图像内容的描述比较片面,缺乏足够的分辨能力。在图像类别较多,并且图像变化较大的场合不能取得理想的检索效果。基于相关反馈检索机制,提出了一种由Adaboost算法集成颜色和纹理特征的相关反馈图像检索方法。实验结果表明,通过反馈机制的Adaboost算法集成组合特征进行图像检索,该方法有较好的检索性能。     

基于纹理特征的图像检索

基于内容的图像检索是数字图书馆和多媒体数据库的重要研究内容。文中主要针对图像处理,特别是运用图像的纹理特性来查找或检索图像数据库。运用Ｇａｂｏｒ 变换进行纹理分析是比较成功的方法。小波变换尽管在这方面也取得了较好的效果,但在许多情况下,不如用Ｇａｂｏｒ滤波器效果好。文中就是在Ｇａｂｏｒ 滤波器的基础上生成Ｇａｂｏｒ 小波,对图像进行多分辨率分析,提取纹理特征,提供了一种基于图像纹理的图像检索方法,并对此给出了一些实验结果。     

基于内容的图像检索技术研究

随着互联网技术的快速发展,传统的基于关键字的图像检索已无法满足人们的需要,基于内容的图像检索技术(CBIR)越来越受到人们的青睐.现阐述了基于内容的图像检索系统的组成和基本原理,并着重介绍了CBIR的特征提取,相关反馈的关键技术,最后指出了基于内容的图像检索存在的问题和发展方向.     

一种新的基于内容的图像检索方法

针对传统图像检索的不足,提出一种新的基于内容的图像检索方法。该方法首先构造色彩距离公式,根据色彩距离公式自动判别图片的主色调,然后利用Lucene的索引模块为图片创建索引,利用搜索模块实现图像检索。通过使用24张图片对该方法的有效性进行验证,结果表明：该方法虽然简单,但是检索的准确率较高且易于实现。     

基于灰度共生矩的SAR图像纹理特征提取方法

为更有效地提取合成孔径雷达（SAR）图像中的有效信息,提出了一种基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法。该方法在分析图像灰度共生矩常用特征描述量基础上,研究了窗口尺寸和位移向量对纹理特征的影响,通过比较不同目标各种纹理特征的分布及平均值的相差程度,计算了灰度共生矩阵的最佳窗口尺寸和位移向量,确定参与分类的可用纹理特征组合,...     

基于纹理特征的图像检索

构造了具有旋转、平移和尺度不变的纹理特征,进而提出基于纹理图像检索算法.首先,根据角向矩极大原理将检索图像进行坐标校正,得到图像旋转不变的表示;然后,利用平移和尺度不变小波对检索图像进行分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解系数;最后,采用各尺度的小波能量值刻画图像的纹理性,并针对特征向量内部进行高斯归一化,根据欧氏距离计算不同图像间的纹理相似度.基于内容的图像检索(CBIR)试验表明,该方法具有旋转、平移和尺度不变性,与其它方法相比,具有较高的检索率.     

一种基于MPEG-7的图像内容描述方案

图像内容检索是互联网应用的一个研究热点内容,如何准确地描述图像信息是多媒体信息检索必须要解决的问题.本文提出一种基于MPEG-7标准的图像内容的描述方案,可以有效地对图像内容进行描述.文章首先介绍了MPEG-7标准和描述方案,然后叙述基于MPEG-7的图像描述方案的技术与相关特征,最后给出一个具体的基于MPEG-7的图像描述方案的例子.     

一种基于MPEG-7的图像内容描述方案

图像内容检索是互联网应用的一个研究热点内容,如何准确地描述图像信息是多媒体信息检索必须要解决的问题.本文提出一种基于MPEG-7标准的图像内容的描述方案,可以有效地对图像内容进行描述.文章首先介绍了MPEG-7标准和描述方案,然后叙述基于MPEG-7的图像描述方案的技术与相关特征,最后给出一个具体的基于MPEG-7的图像描述方案的例子.     

基于内容的图像检索技术的专利状况分析

随着多媒体技术的迅速发展,基于内容的图像检索技术已成为近些年来图像检索领域的研究热点.从申请量、申请人国别、申请人排序、技术主题、热点技术对中国专利申请进行了详细的分析,并给出了基于内容的图像检索技术的专利发展趋势,为企业、科研单位的技术创新提供参考.