MPEG-7区域综合特征匹配的图像检索算法

为改进现有基于颜色-纹理特征的图像检索算法在反映空间分布信息方面的不足,提出了一种基于MPEG-7区域综合特征匹配的图像检索算法(FIM-RBIR)：首先按类粗分辨率对图像进行区域划分,再综合图像区域的颜色、纹理特征实现有效检索。实验结果表明,FIM-RBIR算法比SIMPLIcity系统的检索效果有了比较显著的改进,平均检索性能提高了433%,具有较好的平均查准率和鲁棒性。     

基于MPEG-7多特征融合的图像检索技术

针对MPEG-7单一描述符特征检索效率低的问题,提出了主颜色和边缘直方图特征融合的检索算法。同时利用检索目标在图像中分布的特点,利用分块加权法来提高对检索主目标的检索准确度。实验表明,该方法在查准率和查全率均优于单一特征的检索算法,检索精度得到了提高。     

综合MPEG-7中颜色特征的图像检索方法

提出一种综合MPEG-7建议的主颜色和颜色布局的方法。给出了主颜色和颜色布局的提取方法,详细介绍了MPEG-7标准的颜色评价准则,并以此作为评判检索结果优劣的依据。综合利用两种特征对图像进行描述及检索,获得了比使用单一特征更好的检索效果。     

一种基于MPEG-7的图象特征相关性检索新方法

分析现有的基于内容的图象检索系统局限性,提出一套基于MPEG-7标准的图象特征相关性检索新方案,在对通用模型进行概念化设计基础上,构建一种适合于图象组合特征检索的通用模型,利于图象特征相关性检索方程组的建立,快速自适应检索算法的高效实现,图象特征的内部归一化指标与外部归一化指标的综合描述,以及图象特征相关性权值系数的动态确定,实现内部图象特征标识与外部用户接口有机结合,提高基于内容的图象检索技术在Internet上的实用性。     

MPEG-7纹理描述子的图像检索

利用MPEG-7中所制订的统一格式,来提取纹理图像的特征,其中使用了同构型纹理图像描述子、纹理图像浏览描述子和边界直方图描述子三种特征描述来检索图像。同构型纹理图像描述子是使用Gabor滤波器来加强特定纹理方向和纹理大小的信号,并计算在各个频道的能量强度。纹理图像浏览描述子也是利用Gabor滤波器来提取纹理的方向性,并利用找出的方向性经过投影和自相关函数来找出纹理大小,并判断规则度。而边界直方图描述子则是找出在图像区块中的边界型态,统计成直方图来作为特征。文中使用了上述三种描述子,实验结果显示可以检索出最相似的纹理图像,但是每种描述子仍有它使用的限制和缺点。同构型纹理图像描述子适合使用在同构型较高的纹理图像上;纹理图像浏览描述子对于非30倍数的角度较不敏感,容易出现误差;边界直方图描述子只适用于有明显边界分布出现的图像。     

一种新的基于MPEG-7的图像检索技术研究

研究MPEG-7所建议的颜色空间HMMD及MPEG-7所建议的颜色结构直方图（CSD）。并通过MPEG-7所建议的评价准则ANMRR、AR对HMMD、HSV、RGB颜色空间进行比较。实验表明HMMD明显优于HSV、RGB颜色空间。     

MPEG-7标准在电影动画素材检索中的应用

在电影动画的制作过程中，会产生各种类别的素材资料，如果能充分地利用这些现有的资料进行新的电影制作，将会大大缩短制作周期、提高工作效率、减少投资。在制作电影的过程中，能快速检索找到所需要的素材是非常必要的。时MPEG-7标准中的颜色特征如何在电影素材库中进行检索进行了研究，并给出一套实验系统。     

基于内容的图像检索与MPEG-7

本文对基于内容的图像检索的研究现状以及关键技术进行了分析,介绍了MPEG-7标准的相关内容,并在此基础上提出一种基于MPEG-7标准的图像检索系统模型.     

对等网络中基于MPEG-7的图像检索技术研究

伴随着MPEG-7标准的制定和P2P网络的发展,基于内容的图像检索技术应用空间和研究空间也得到了进一步拓展.本文在介绍MPEG-7标准的基础上,提出了基于MPEG-7的图像检索系统的体系结构,并重点阐述了P2P网络上基于MPEG-7的图像检索系统的体系架构和程序架构及工作原理.     

MPEG——7与基于内容的图像检索

图像检索是有着广泛意义的多媒体应用领域。基于内容的图像检索属于较高层次上的检索。该文对基于内容的图像检索的研究现状进行了分析,介绍了国际上即将推出的多媒体内容描述标准MPEG—7,并提出了一种实现MPEG—7标准图像检索系统的抽象模型。     

CBIR关键技术研究*

从图像特征提取和图像特征匹配两个关键环节对目前的CBIR技术进行了细致的阐述,分析和比较了不同方法的原理及优缺点;分类研究了压缩域的图像检索技术;指出了CBIR的一些研究热点及发展方向。     

交互式图像检索中相关反馈进展研究

在介绍现有的交互式图像检索机制的基础上,重点阐述和分析了交互式相关反馈技术及其进展;最后对图像检索技术的发展趋势进行了探讨。     

基于聚类的图像检索

如何构建有效的组织和索引、提高图像检索速度是基于内容的图像检索所需解决的关键问题之一。论文采用了一种基于改进的模糊C均值算法的聚类索引。实验表明:该方法应用于图像检索,在准确性和实时性方面均能达到较好的效果,并优于已有的模糊C均值聚类算法。另外,系统实现了基于多特征结合的方法进行检索,并利用基于相关反馈的权重调整方法进一步提高检索性能,使检索结果更加符合用户的视觉效果。     

基于边缘颜色分布的图像检索方法

提出了一种新的基于边缘颜色分布的图像检索算法。该算法将不同类型边缘附近的颜色分布作为刻画图像内容的主要特征,设计了一种紧凑的2D边缘颜色直方图来对图像的边缘颜色分布特征进行描述，既利用了局部颜色特征，又考虑了不同类型边缘的空间分布信息，克服了传统颜色直方图不能反映空间信息的缺陷。实验结果表明，该算法与其他同类方法相比，有效地提高了检索性能。     

综合颜色和Contourlet直方图的图像检索方法

为提高图像检索性能,使用Harris彩色点提取器提取颜色特征点,设计一种基于颜色特征点的环形颜色直方图,在对图像进行Contourlet变换的基础上,提出Contourlet直方图的概念,改进其旋转不变性,并提取图像的纹理信息。仿真实验结果表明,该方法能够快速准确地检索彩色图像。     

融合空间及邻域信息的色彩直方图检索方法

针对直方图无法反映色彩分布的空间信息这一缺陷,提出一种融合了空间及邻域信息的色彩直方图检索方法。以同一色彩构成的最大连通区域及其边缘区域的颜色粗糙度来反映同一颜色像素形成的区域特点及邻域信息,从而降低检索结果对色彩的绝对依赖,提高了检索的准确性。     

基于内容的图像检索中SVM和Boosting方法集成应用

提出一种适用于图像内容检索的AdaBoostSVM算法。算法思想是采用支持向量机(SVM)作为AdaBoost算法的分量分类器;基于相关反馈检索机制,通过增加重要样本来模拟AdaBoost算法的权重调整方法。在包含2000幅图像的数据库中进行了检索实验,结果表明AdaBoostSVM算法能有效提高系统的检索性能。