一种利用颜色词检索图像的方法

在基于内容的图像检索中，图像的内容包括图像的低层视觉特征和高层语义。通常，前者是通过图像分析得到的数据，后者是用自然语言表示的概念词，但两者没有明显的联系。为了能够对彩色图像进行更有效的检索，试图将彩色图像的主色调数据与自然语言检索中的颜色词相结合，用于图像检索，并首先通过分析常用的颜色模型，提出了一种新的颜色模型和一种颜色相似度计算方法，然后在此基础上提出了一种提取图像主色调的方法，最后通过分析颜色命名系统，提出了一种利用颜色词检索彩色图像的方法，同时给出了初步实验结果。实验表明，这种方法在彩色图像检索中是有效的。     

基于颜色-空间的二维直方图的图像检索

该文章中提出了一种基于颜色-空间直方图的图像检索方法。该检索方法是在传统颜色直方图的基础上,对图像进行分块处理,并给出了相应的图像颜色特征值的相似度算法,从而明显提高了检索的精度。     

基于感兴趣区域的彩色图像检索

随着图像信息的大规模应用,图像检索具有越来越重要的应用价值.基于内容的图像检索成为今年来的研究重点.提出一种基于感兴趣区域(ROT)和颜色一纹理特征的联合彩色图像检索新方法.采用此方法,将图像经由对图像进行小波变换,得到小波变换域的颜色局部能量,进而得到图像分割后各区域颜色和纹理综合特征,并采用用户定义感兴趣区域即ROI(Region-of-Interest)对相似度进行修正.实验结果证明,该方法能够快速有效地得到图像特征和图像中的感兴趣物体,取得很好的检索效果.     

改进颜色和小波变换纹理的图像检索方法研究

针对传统图像检索无法体现对检索示例图像中多个不同对象的检索要求程度的问题,提出一种改进颜色特征和小波变换纹理特征的图像检索方法。首先提取出图像的多个感兴趣区域,由感兴趣的不同程度分别赋予不同大小的权值;然后提取颜色特征和纹理特征,分别用对应位置相似度计算、感兴趣区域与检索数据库中图像整体的相似度计算和整体检索示例图像与检索图像数据库中图像相似度计算三种不同方法计算出两幅图像的相似度,取最大的相似度作为两幅图像的最终相似度;对检索示例图像与检索数据库中每个图像的相似度按大小进行排序,选择最相似的图像作为检索结果。实验结果表明,该方法提高了对图像检索的性能,体现了个性化检索,对图像检索具有很好的效果。     

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.     

综合颜色特征的彩色图像检索方法

基于内容的图像检索技术已成为当前的研究热点,文章提出了一种综合利用两种颜色特征进行图像检索的新方法。首先,在变换空间建立色度直方图表示图像的颜色分布特征。为进行图像间的相似性度量,对Swain定义的直方图相似性度量作了改进,为弥补全局直方图不包含颜色空间分布关系的缺点,文章提取了另一种颜色特征,即分块的颜色矩,其距离度量为特征矢量的比值相似度。最后,综合利用上述两个特征对图像进行共同检索。通过对真实图像数据的检索实验表明:综合两种特征检索图像比单一特征检索效果更好。     

一种基于主色调匹配的图像检索方法

在基于内容的图像检索中，颜色作为图像的一种重要视觉信息已得到广泛的应用，主色调可以反映一幅图像的基本面貌，其实质就是用较少的颜色来表示原图像，并且在视觉上与原图像相似，由此，在均匀颜色空间中利用聚类分析的方法将色彩聚类为几种主要颜色，从而实现对颜色的量化，并利用直方图表示主色信息，最后采用直方图交叉算法进行图像的相似度匹配，取得了满意的实验效果。     

基于二进制颜色相关矩阵的图像检索方法

提出一种基于二进制颜色相关矩阵的图像检索方法BMCCM。该方法利用RGB分量颜色不变量模型对原始图像进行量化,计算变换后图像的颜色相关矩阵,对相关矩阵进行二值化,并利用Jaccard系数衡量图像特征间的相似度,完成图像的检索。实验结果表明,BMCCM的检索准确度及效率明显高于颜色直方图和颜色(自)相关图。     

基于主色调匹配的图像检索方法

在基于内容的图像检索中，颜色作为图像的一种重要视觉信息已得到广泛应用。主色调可以反映一幅图像的基本面貌，其实质就是用较少的颜色来表示原图像，并且在视觉上与原图像相似。由此，利用人眼对颜色的感知进行相似色区间的划分，从而实现对颜色的量化，并利用量化后得到的图像直方图进行图像的相似度匹配，取得了满意的实验效果。     

基于内容的图像检索系统

分别介绍了颜色特征的描述方法和相似度匹配算法,并分析了基于颜色的图像检索的局限性,给出了相应的解决办法。     

一种基于PCA的图像表示与检索技术

本文提出了一种新的基于图像颜色分布特征和空间位置特征的图像表示方法以及相应的检索技术，首先使用一个颜色匀质谓词对图像进行多层分解，然后从分解得到的子图像中导出图像特征：“阈值子特征”和“颜色匀质标志子特征”，由于这种图像特征的给数将随着图像分解层数的增加而迅速膨胀，为此利用主分量分析法对其降维，图像的相似度量定义为归一化的子特征间的欧氏距离的线性组合，实验结果表明：使用本文提出的方法获得的图像检索结果能较好地同人们的期望结果保持一致。     

Extraction of major object features using VQ clustering for content-based image retrieval

An image representation method using vector quantization (VQ) on color and texture is proposed in this paper. The proposed method is also used to retrieve similar images from database systems. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions, which are coherent in color and texture space. A scheme is provided for object-based image retrieval. Features for image retrieval are the three color features (hue, saturation, and value) from the HSV color model and five textural features (ASM, contrast, correlation, variance, and entropy) from the gray-level co-occurrence matrices. Once the features are extracted from an image, eight-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. The VQ algorithm is used to rapidly cluster those feature vectors into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to the object within the image. This method can retrieve similar images even in cases where objects are translated, scaled, and rotated.     

基于感兴趣区的小波域彩色图像检索新方法

提出了一种基于感兴趣区的小波域彩色图像检索新方法.该方法首先结合人眼视觉感知特性,在小波变换域内利用K-均值聚类提取出感兴趣区域,然后以感兴趣区的小波系数局部能量作为纹理特征,颜色均值和均方差作为颜色特征,重心坐标作为位置特征,计算图像间内容的相似度并进行检索.仿真实验结果表明,当图像中有明显的感兴趣区域时（特别是背景简单的图像）,该方法能够更加准确地查找出用户所需内容的图像,明显地提高了检索精度.     

一种基于区域综合特征的彩色图像检索方法

提出了一种基于区域综合特征的彩色图像检索算法.该算法首先结合MPEG-7视觉内容描述对真彩色图像进行量化处理,并将量化后的图像划分成若干个子区域.然后选取子区域的主要颜色及其所占百分率作为颜色特征,选取子区域的熵、能量和对比度作为纹理特征.再综合利用上述颜色、纹理两个特征计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率、查全率和较快的检索速度.     

基于边缘网格的图像检索算法研究

为了准确高效地进行彩色图像检索，结合图像空间分布特性，提出了一种基于边缘刚格的图像检索新算法，不仅利用了彩色边缘的颜色统计信息，而且考虑了彩色边缘像素点的径向与角向分布特性。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息；然后将整个彩色边缘划分成局部刚格区域，并分别计算出每个网格区域的颜色直方图和纹理直方图；最后综合利用上述网格区域的颜色直方图和纹理直方图来计算图像间内容的相似度，用于进行彩色图像检索。仿真实验表明，该算法不仅能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像，并且具有较好的查准率和查全率。     

一种基于目标区域的彩色图像检索算法

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法。首先，获取彩色图像HSV颜色空间中各个分量图像，然后计算各分量图像的二值边缘图像。根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域。在图像检索时，抽取彩色图像目标区域所对应的子图像特征，代替全局图像特征进行图像相似性匹配。实验表明，基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的检索算法。     

基于空间特征的图像检索

提出一种新的基于空间特征的图像特征描述子SCH,利用基于颜色向量角和欧几里得距离的MCVAE算法共同检测原始彩色图像边缘,同时利用一种新的“最大最小分量颜色不变量模型”对原始图像量化,对边缘像素建立边缘相关矩阵;对非边缘像素使用颜色直方图描述局部颜色分布信息;然后,利用新的sin相似性度量法则衡量图像特征间的相似度。实验采用VC++6.0开发了基于内容的图像检索原型系统“SttImageRetrieval”,基于Oracle 9i数据库建立了一个综合型图像数据库“IMAGEDB”。实验分析结果证明,利用SCH描述子的检索准确度明显高于仅基于颜色统计特征的检索结果。     

一种基于区域综合特征的图像检索方法

提出一种基于目标区域的图像检索方法,首先采用颜色聚类的分割方法将图像分割成不同的区域,提取每个区域的颜色、位置、形状等低层特征,然后提出一种相似度计算方法实现图像的相似性度量。为了提高图像检索的准确度,最后采用支持向量机（SVM）的相关反馈算法。实验结果表明,基于目标区域的图像检索效果比基于全局图像特征的检索效果有较好的改善。     

基于目标区域的彩色图像检索研究

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法,首先,获取彩色图像HSV色彩空间中各个分量灰度图像,然后计算各分量灰度图像的二值边缘图像,根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域,在图像检索时,抽取彩色图像目标区域的提取和基于目标区域的彩色图像检索,实验表明,基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的彩色图像检索算法。