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基于颜色特征的图像检索方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高图像数据库,特别是大型图像数据库查询的速度及准确度,文中提出了基于HSV颜色空间的两层数据库查询的方法.首先,利用简单有效的颜色矩对图像数据库筛选,缩小查询范围;然后,对图像进行4×4重叠分块,提取各分块的颜色直方图进行第二层图像数据库查询,以获取更准确的检索结果.这样分块的好处是既获得了图像的空间分布信息,又突出图像中间的主体部分和充分限制背景的范围,并且比起独立分块的方法减少了计算量.实验表明:根据用户给出的示例图像,通过两层查询技术能够获得较好的检索效果. 相似文献
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针对颜色特征在基于内容的图像检索领域的重要作用,阐述了表示图像颜色的常用颜色模型,给出了几种图像颜色特征提取和颜色的相似性度量方法,并对各种方法的检索性能进行了对比分析,得出相应结论。 相似文献
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综合利用边缘和颜色特征的图像检索 总被引:5,自引:0,他引:5
分别介绍了图像边缘和颜色特征的提取方法,及基于内容的图像检索系统的实现。试验结果表明,在图像检索时合理利用图像的边缘和颜色特征,可有效地提高系统的检索性能。 相似文献
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在文献[1]的基础上提出改进,采用能够更准确描述感知颜色联系的HSV颜色空间代替传统的RGB颜色空间;对图像进行空间子图像划分,结合颜色特征与空间信息进行检索;通过提取图像颜色的上均值、下均值,获取多重Bitmap特征,扩展比较图像内容差异时所利用的信息范围.实验结果表明,提出的算法比文献[1]算法的检索性能有明显的改进. 相似文献
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基于颜色和空间特征的图像检索 总被引:2,自引:1,他引:1
在环形颜色空间划分和颜色视觉关注度的基础上,提出一种新的基于颜色和空间分布特征检索算法.首先,在HSV色彩空间下进行颜色量化并计算每种颜色的质心,进行环形颜色空间分割.然后计算各环形颜色空间直方图,在此基础上计算图像的空间颜色分布矩.同时计算各种颜色对应像素的平均视觉关注度,以此作为该颜色特征的视觉关注特征.最后对特征向量进行高斯归一化,采用特征向量的L1-norm距离计算彩色图像的相似度并进行图像检索.实验结果表明,本文算法比SCH及Geostat方法具有更好的检索效果. 相似文献
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本文针对基于内容的彩色图像相似性获取问题,提出了一种新的相似性获取方法,它既考虑了颜色内容特征,也包含了图像的空间关系特征.文章设计了无序矩阵来描述图像空间位置的相对关系,这种无序矩阵具有对旋转和平移不变性的特点.在进行图像间相似性测量时,首先用颜色直方图相交法对图像全局颜色分布进行相似性测量,再对得到的候选图像队列用新的算法进行测量,剔除不相似的图像.新的测量算法既考虑了颜色内容的匹配,同时也考虑了空间相似性的因素.用不同类型的图像对这种方法进行实验,其结果表明,它在彩色图像相似性检索时是很有效的,具有较高的检索精度.此外,它在图像发生小的旋转和平移等形变时,表现出较高的可靠性. 相似文献
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颜色直方图是基于内容的图像检索(CBIR)中的一种重要特征,然而其完全丢弃了图像颜色的空间分布信息,为了有效地利用图像颜色的空间分布信息,提出采用颜色分布熵(CDE)描述图像颜色的分布特征,并根据人的视觉特性及信息熵的特性,提出了进一步的改进算法。同以往的方法进行比较结果表明,该方法在图像的相似性检索时是很有效的,并具有较高的检索效率。 相似文献
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一种基于HVS加权颜色特征的图像检索算法 总被引:2,自引:1,他引:1
提出一种基于人类视觉系统(HVS)的加权颜色特征图像检索算法.首先对图像进行分块,提取各分块的主色作为颜色特征,然后利用人类视觉特性,对所获取的颜色特征进行加权处理,获得加权"主色"颜色特征.实验结果表明,基干所提出的加权"主色"颜色特征的图像检索算法较单纯依靠直方图和分块主色法具有更好的检索精度. 相似文献
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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. 相似文献
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综合利用颜色和纹理特征的图像检索 总被引:64,自引:0,他引:64
基于特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。本文介绍了我们设计的分别基于颜色特征和基于纹理特征的两种图像检索算法。在利用单一特征检索的基础上,我们提出了一种综合利用上述两个特征共同进行检索的方法。对真实图像数据库的检索实验表明,综合特征检索要比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,因而检索效果更好。 相似文献
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为了有效描述图像的多角度视觉内容,提出一种将图像异质局部特征集通过稀疏学习映射为图像全局稀疏表示的新方法.该方法从不同的训练特征集中学习超完备视觉词典,经过局部稀疏编码、最大值合并、加权联接及归一化等一系列处理步骤融合多种局部特征的互补信息,最终形成一个高维稀疏向量来描述图像的多角度视觉内容.将其应用于基于内容的图像检索(CBIR)任务中,实验结果表明,这种基于异质局部特征学习而来的图像全局稀疏表示解决了单一局部特征集描述图像的局限性和高维局部特征集相似性度量时空复杂度高的问题. 相似文献
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Zenggang Xiong Zhiwen Tang Xiaowen Chen Xue-min Zhang Kaibin Zhang Conghuan Ye 《Journal of Signal Processing Systems》2021,93(2-3):139-146
Journal of Signal Processing Systems - With the development of content-based image retrieval technology, the retrieval efficiency of image retrieval technology is getting higher and higher. For... 相似文献
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