一种基于可拓理论的图像检索方法

图像检索技术发展已经有一定的历史,基于文本的检索技术逐渐成熟,但是基于内容的图像检索技术还在探索阶段,本文在简单的介绍图像检索技术的基础上,提出一种可拓方法应用于图像检索的的图像检索方法,并简单的分析了基于颜色,纹理和图像轮廓的检索算法,最后通过实验比较了各算法的效果。     

基于Internet的图像检索

随着Internet的迅速发展,在查找图像信息时因其信息资源量大而不能准确地找到所需的图像信息,所以一种基于Internet的图像搜索引擎也就应运而生了.提出利用爬虫技术实现可定位的图像搜索与获取,并分析和比较了基于内容和关键词的图像检索方法,讨论了上述方法在图像检索应用中的问题,进而提出将上述两种方法相结合的检索策略.与其它传统图像检索引擎相比,实验结果表明提出的策略能实现图像的定位检索,并有效提高图像检索的准确率.     

一种在无标注图像库中进行的基于关键词的检索方法

提出一种在无标注图像库中进行的基于关键词的检索方法.该方法在用户输入关键词后,首先利用图像周围的文字信息从网页中过滤一部分与检索主题无关的图像.然后利用图像的视觉特征在之前的基础上筛选出与检索词具有高度相关性的图像.最后利用数据审计技术对筛选出的图像进行进一步精化,并利用精化后的图像对图像库进行检索.实验结果表明,借助数据审计技术,该方法可有效提高对无标注图像库进行基于关键词的检索性能.     

.NET环境下基于图像内容智能检索的研究

计算机信息技术的发展,图像数据的无序激增,人们面临如何在大量的图像中查找有用信息的问题,于是图像检索技术成为研究热点.而目前的图像检索技术主要有基于关键字查询和基于图像内容查询两种方式,他们都存在或多或少的缺点,不是过于主观就是过于客观,不能很好的满足人们的需求.为了弥补他们的缺点,更好的解决图像检索问题,提出了一种基于内容的图像智能检索方案,在基于内容的图像检索的基础上结合人工智能的推理机制,利用智能推理的优势来改善检索效果,实践证明文中所述的方法是有效的.     

基于颜色-空间特征的图像检索

虽然基于颜色直方图特征的图像检索方法简单、高效,但却丢失了颜色的空间分布信息.提出了一种基于颜色-空间特征的图像检索方法.该方法将图像内容看成由若干对象组成的集合,首先利用图像分割得到主要对象,然后根据对象的颜色、位置和形状特征计算图像间内容的相似度,再进行检索.实验结果表明,当图像中有明显的物体时,该方法与颜色直方图相比,能够更加准确和高效地查找出用户所需内容的图像,明显地提高了检索精度.     

基于NMI不变特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术是当前多媒体数据库系统和数字图书馆研究中的一个热点。文章基于二值图像的NMI不变特征(归一化转动惯量)提出了一种全新的基于内容的图像检索方法,其特点是计算简单、精确度高、具有抗几何畸变性,对滤波、平滑、压缩等图像操作有一定的鲁棒性。试验结果表明,该方法具有一定使用价值,可用于图像检索。     

基于NMI不变特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术是当前多媒体数据库系统和数字图书馆研究中的一个热点。基于二值图像的NMI不变特征(归一化转动惯量)提出了一种全新的基于内容的图像检索方法，其特-点是计算简单，精确度高，具有抗几何畸变性，对滤波、平滑、压缩等图像操作有一定的鲁棒性。试验结果表明，该方法具有一定实用价值，可用于图像检索。     

图像颜色征提取技术的研究与应用

介绍图像信息处理技术的一项基础性研究--图像颜色特征提取技术,重点讨论颜色特征提取技术的发展现状以及两大应用背景,即图像检索和图像情感语义的研究,揭示了颜色特征提取技术在基于内容的图像检索和图像情感识别研究方面的重要作用.总结了常用的颜色特征提取方法,指出现有方法中存在的问题和不足之处,提出了研究的新思路,并对今后的研究重点做出了展望.     

基于颜色、边缘综合特征的图像检索技术研究

在基于内容的图像检索技术(CBIR)中,颜色作为图像的一种重要视觉信息,已得到广泛应用.相对于图像的几何特征而言,颜色具有一定的稳定性,对缩放、平移、旋转具有很强的鲁棒性.目前基于颜色特征的检索技术很多,但也都有各自的局限性.提出一种新的图像检索算法,基于颜色、边缘二种特征的综合来完成图像的检索.在颜色特征中采取了聚类方法优化像素点颜色量化过程.通过加权处理,将基于颜色直方图的检索技术与基于边缘直方图的检索技术相结合,实现图像检索性能的显著提高.     

基于对象的彩信图像检索系统的研究与实现

基于对象的彩信图像检索系统是继图像检索和彩信检索结合的新一代信息检索技术,介绍了目前热门的基于对象的图像检索系统的概念,以及应用到彩信检索领域的工作原理.在基于对象的图像检索基础上,加入了对图像中区域对象的识别过程,并将识别结果存入图像属性索引数据库,然后在检索过程中根据用户输入的对象查询请求,到数据库里进行检索,最终将检索结果返回给彩信用户.     

基于综合特征图像检索技术研究

图像数据库应用日益广泛，如何高效、准确地进行图像的检索成为一项重要的研究领域。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征，检索效果往往不够理想。针对这一实际问题，提出一种新的图像检索方法，该方法以综合特征为检索基础，通过获得图像的归一化综合特征，并将其作为图像相似性的衡量依据。实验证明，利用综合特征进行图像检索具有很好的效果。     

一个智能化的图像检索系统IIRS

本文深入研究了支持语义查询的大型图像数据库检索技术，提出了一种新的基于内容的图像检索系统：IIRS(Intelligent Irnage Retrieval System)。该系统支持多种特征的组合查询，引入了反馈机制及语义查询，具有自动学习及再学习的能力。实验结果表明，引入相关反馈及语义查询，可大大提高检索性能，     

基于内容的图像检索中的一种多维索引算法

由于图像信息越来越丰富,因此,基于内容的图像检索成为一个重要研究课题。在基于内容的图像检索中,需要解决的关键问题之一就是如何快速、有效地搜索。该文提出了一种与特征维数相关性极小的多维索引方法,从而提高了检索效率。该方法尤其适合于用户对查准率要求不高的情况下相关图像的查询。     

基于分块主色法的图像无序激增数据检索仿真

针对传统图像信息检索方法存在检索效果不佳的问题,提出基于分块主色法的图像无序激增数据检索方法.方法首先按照图像内容将图像进行分块处理,并对每个分块进行HSV非均匀量化,得到图像的颜色特征;然后根据图像小块的颜色特征分布情况,对小块的颜色特征进行加权值计算;最终以小块加权的颜色值为目标特征,进行相似度估计,并计算图像之间...     

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.     

基于整体区域相似的互动式图象检索模型

高效的基于内容的图象检索在许多领域得到了广泛的应用 ,基于内容的图象检索研究领域已经建立了一些系统 ,但在实际使用中 ,这些系统均有如下欠缺 :(1)这些系统均期望以相同的方法来处理各种不同类型的图象检索 ;(2 )这些系统在设计时 ,均缺乏从使用者的需求出发 .实际上 ,由于不同的检索方式是针对不同类型的图象 ,为此 ,提出了一个基于整体区域相似匹配的图象互动式检索系统 ,该系统是一个基于小波变换的特征提取和图象整体区域相似的、语义分类和互动方法的图象检索系统 .与其他检索方法相比较 ,此方法允许自适应查找和互动 ,因此可缩小查找范围 ,以提高检索效率 .实验结果表明 ,该系统比其他一些系统精确和高效     

一个基于对象的图像检索系统:Basestar

图像检索是近年为适应国际互连网以及图像数据库高速发展而出现的一门新技术。该文建立了一个基于对象的图像检索系统-Basestar。该系统针对传统图像检索方法偏重图像整体特征,忽略用户对图像感知等缺点,采用用户参与方式,自动准确分割对象,并在此基础上利用对象颜色和形状特征对图像实现检索。实验结果表明该系统取得了良好的检索效果。     

Web image retrieval using majority-based ranking approach

Web image retrieval has characteristics different from typical content-based image retrieval; web images have associated textual cues. However, a web image retrieval system often yields undesirable results, because it uses limited text information such as surrounding text, URLs, and image filenames. In this paper, we propose a new approach to retrieval, which uses the image content of retrieved results without relying on assistance from the user. Our basic hypothesis is that more popular images have a higher probability of being the ones that the user wishes to retrieve. According to this hypothesis, we propose a retrieval approach that is based on a majority of the images under consideration. We define four methods for finding the visual features of majority of images; (1) majority-first method, (2) centroid-of-all method, (3) centroid-of-top K method, and (4) centroid-of-largest-cluster method. In addition, we implement a graph/picture classifier for improving the effectiveness of web image retrieval. We evaluate the retrieval effectiveness of both our methods and conventional ones by using precision and recall graphs. Experimental results show that the proposed methods are more effective than conventional keyword-based retrieval methods.     

综合利用纹理和中心特征的图像检索

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。本文介绍了基于纹理特征的特征提取方法和中心特征的提取方法，并进而提出了一种综合利用上述两个特征共同进行检索的方法。对真实图像库的检索实验表明，综合特征检索比单一特征检索更符合人的视觉特性，检索效果更好。     

通过抽取的特征进行图象检索的算法测试平台

基于内容的图象检索近年来得到了广泛的研究,人们已提出了许多基于特征的图象检索算法,但如何管理,比较、评价、组合应用这些检索算法已成为继续深入研究必须要解决的一个问题,为了解决此问题,建立了一个通过抽取的特征进行图象检索的算法实验平台,该平台既具有管理功能（包括管理各种算法、图象库和图片）,又集成各种算法,以综合实现不同的检索功能（包括递进检索和综合检索）,实验结果表明,借助平台对算法和图象进行集中管理,既可以方便地对各种基于特征的图象检索算法进行比较和评价,又有助于方便地形研究新的算法。