基于多语义特征的彩色图像检索技术研究

基于语义内容的图像检索已成为解决图像低层特征与人类高级语义之间"语义鸿沟"的关键.以性能优越的回归型支持向量机(SVR)理论为基础,结合重要的图像边缘信息及人眼视觉特性,提出了一种基于多语义特征的彩色图像检索新算法.该算法首先利用Canny检测算子提取原始图像的边缘信息,并得到低层纹理特征,同时利用SVR将低层特征映射到高级语义,以获得图像的高级纹理语义.然后结合人眼视觉系统感知特性,给出基于重要区域主要颜色的高级颜色语义.最后根据上述高级语义特征(纹理语义和颜色语义)进行图像检索.实验结果表明,该算法能够有效地对图像高级语义进行刻画,不仅图像匹配检索效果良好,而且具有稳定的检索性能,其对于缩小低层视觉特征与高级语义概念之间的"语义鸿沟"具有重要意义.     

一种基于SVMS的语义图像分类方法*

如何跨越图像低层视觉特征到高层语义特征的"语义鸿沟"已成为语义图像检索问题的分类图像分成五个区域;然后在提取图像底层特征的基础上,采用基于支持向量机组(SVMS)的方法建立图像低层视觉特征到高层语义特征之间的映射,将一幅图像同时归入一类或几类图像语义.实验结果表明,该方法具有较好的检索查全率和准确率.     

基于本体的图像检索

提出一种基于本体的图像检索方法,该方法首先采用改进的K均值无监督分割方法将图像分割成区域,然后提取每个区域的颜色、形状、位置、纹理等低层描述特征,应用这些特征定义一个简单的对象本体。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,提出的方法不仅可以提高检索效率,而且对于缩小低层视觉特征和高层语义特征之间的“语义鸿沟”具有很大的意义。     

基于模糊熵的空间语义图像检索模型研究*

根据模糊熵理论和改进的空间信息分布,提出了颜色空间特征语义图像检索模型。阐述基于语法规则的颜色空间特征语义描述方法,构造从低层颜色空间特征到高层语义之间的映射,根据这些模糊语义值进行图像检索。实验结果表明,该模型能够有效地对图像高层语义进行刻画,由此实现的模型不仅能获得高效和稳定的检索结果,获得与人类视觉感知较好的一致性,该算法还能很好地消除低层图像空间特征和高层语义之间的语义鸿沟。     

基于目标区域的语义图像检索

提出了一种基于高层语义的图像检索方法,该方法首先将图像分割成区域,提取每个区域的颜色、形状、位置特征,然后使用这些特征对图像对象进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;采用模糊C均值算法对图像进行聚类,在图像检索时,查询图像和聚类中心比较,然后在距离最小的类中进行检索。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率,缩小低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”。     

一种新颖的低层视觉特征到高层语义的映射方法*

通过在低层视觉特征上提取图像的局部颜色和纹理特征,再利用模糊神经网络建立低层视觉特征和高层语义特征之间的映射,实现了图像属性信息的有效传递和可靠检索.最后,为了提高检索效率,把相关反馈引进到图像检索系统中.实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率.     

基于本体技术的内容图像检索系统

提出一种新的利用对象本体进行基于内容的图像检索的方法.从分割后的图片区域中提取低层特征,并将其映射为本体中的中间层描述符.中间层描述符将图像低层特征与高层语义联系起来,实现基于内容的图像检索.实验证明,该方法适于大型图片库的检索.     

一种新的图像语义与视觉特征的映射方法

建立低层视觉特征与高层语义的映射关系能够很好地解决图像检索中的“语义鸿沟”问题。提出一种图像视觉特征与高层语义的映射方法。该方法通过用户的相关反馈来获得图像的语义信息,构造图像特征-语义决策表并结合粗糙集中的知识约简删除了与语义无关的冗余特征,实现了高层语义与底层视觉特征的映射。实验结果表明该方法能够显著减少与语义无关的视觉特征数量,降低分类的复杂性和计算代价,具有较好的分类准确率。     

利用相关反馈技术的图像检索研究

介绍了一种支持语义的图像检索系统—PIcsearch（PICTURE Search），该系统获取图像低层特征（颜色）时采用基于区域的主颜色提取算法．综合考虑了图像的像素统计特征和空间位置信息同时节省存储空间和计算时间。提出了高级视觉特征的语义查询。在图像库上构建一个可扩展的语义网络，利用一种基于用户相关反馈的机器学习策略来改进这种语义网络，以解决低层特征向高层语义特征的过渡问题，使检索能够体现高层次语义属性。实验证明，PICsearch能有效通过人机协同工作，弥补了计算机理解能力的不足，提高了检索效率。     

基于多语义特征融合的图像检索

多媒体技术的发展导致数字图像迅速增长,如何根据语义特征高效检索出满足用户要求的图像,已成为当前各行业迫切需要解决的问题。为此提出一种基于颜色、纹理和形状三种语义特征的图像检索方法,建立了颜色和纹理特征的语义描述,使用BP神经网络实现了低层视觉特征到高层语义特征的映射。选取Corel图像库作为测试图像库,实验通过与基于颜色语义特征的检索方法相比较,取得了良好的实验效果。     

基于空间信息的直方图图像检索

从具有同一灰度的像素角度出发,寻找空间分布差异,引入面积变量,构造了平均面积直方图,间接捕捉到色彩的空间分布特征,从而能够区别色彩分布相似但空间分布不同的图像,尤其适用于纹理丰富的图像的检索,获得了满意的效果.     

Access to Pictorial Material: A Review of Current Research and Future Prospects

Rapid expansion in the digitization of image and image collections has vastly increased the numbers of images available to scholars and researchers through electronic means. This research review will familiarize the reader with current research applicable to the development of image retrieval systems and provides additional material for exploring the topic further, both in print and online. The discussion will cover several broad areas, among them classification and indexing systems used for describing image collections and research initiatives into image access focusing on image attributes, users, queries, tasks, and cognitive aspects of searching. Prospects for the future of image access, including an outline of future research initiatives, are discussed. Further research in each of these areas will provide basic data which will inform and enrich image access system design and will hopefully provide a richer, more flexible, and satisfactory environment for searching for and discovering images. Harnessing the true power of the digital image environment will only be possible when image retrieval systems are coherently designed from principles derived from the fullest range of applicable disciplines, rather than from isolated or fragmented perspectives.     

一种新的图像语义自动标注与检索算法*

提出了一种新的利用图像语义词汇表进行图像自动标注与检索的方法.采用混合层次模型在已标注好的训练图像集上计算图像区域类与关键字的联合概率分布,并用生成的模型标注未曾观察过的测试图像集,或用来进行基于语义的图像检索.实验结果表明,该方法在标注、检索精度和效率方面均优于当前其他方法.     

基于内容的图像检索技术

综述了基于内容的图像检索（CBIR）技术。分别介绍了在象素域和压缩域CBIR的基本方法及已取得的成果,并对其进行了分析和比较,最后提出今后一些主要研究方向。     

基于相关反馈的图像标注与检索算法

为了提高图像标注与检索的性能,提出了一种基于区域分割与相关反馈的图像标注与检索算法。该算法利用视觉特征与标注信息的相关性,采用基于区域的视觉特征对每幅图像采用聚类方法获得其一组视觉相似图像。通过计算与其距离最近的前3个分类的相似度,然后对这些关键字概率向量进行整合,获得最适合该图像的关键字概率向量,对图像进行标注。利用用户的反馈信息,修正查询关键词与每个分类之间的关系,进一步提高图像检索的准确性。实验结果表明,提出的算法具有更高的查准率与查全率。     

文本检索方法驱动的海量图像数据库目标匹配研究

针对当前基于文本检索方法的图像目标对象匹配技术无法适应海量图像数据库检索的问题,本文提出一种有效可行的海量图像数据库的检索方法,并给出了该系统的构建框架。用户通过在图像中选择一块区域作为检索的目标对象提交给系统,它将从图像数据库中检索出包含有相同或相似目标对象的图像,将其排序后返回给用户。实验表明,本文提出的方法具有检索准确率高、响应时间短等特点,是一种有效的海量图像数据库检索方法。     

一种新的基于区域的图像检索方法

论文提出了一种新的基于区域的图像检索方法。与传统的基于区域的检索方法相比,论文从组成目标对象的基本结构角度出发分割图像,利用少量色彩等级更易描述对象主要构成的特性提取一组能够描述对象基本组成的区域序列。采用这些区域列的面积作为图像特征,用于图像检索。实验表明,该算法简单但非常有效,而且对图像的旋转、尺度变化具有良好的鲁棒性。     

基于内容的图像检索技术研究

介绍了基于内容的图像检索与文本关键词检索的不同，阐述了基于内容图像检索的基本原理、检索方式和关键技术以及医学图像检索方法。     

Efficient and effective Querying by Image Content

In the QBIC (Query By Image Content) project we are studying methods to query large on-line image databases using the images' content as the basis of the queries. Examples of the content we use include color, texture, shape, position, and dominant edges of image objects and regions. Potential applications include medical (Give me other images that contain a tumor with a texture like this one), photo-journalism (Give me images that have blue at the top and red at the bottom), and many others in art, fashion, cataloging, retailing, and industry. We describe a set of novel features and similarity measures allowing query by image content, together with the QBIC system we implemented. We demonstrate the effectiveness of our system with normalized precision and recall experiments on test databases containing over 1000 images and 1000 objects populated from commercially available photo clip art images, and of images of airplane silhouettes. We also present new methods for efficient processing of QBIC queries that consist of filtering and indexing steps. We specifically address two problems: (a) non Euclidean distance measures; and (b) the high dimensionality of feature vectors. For the first problem, we introduce a new theorem that makes efficient filtering possible by bounding the non-Euclidean, full cross-term quadratic distance expression with a simple Euclidean distance. For the second, we illustrate how orthogonal transforms, such as Karhunen Loeve, can help reduce the dimensionality of the search space. Our methods are general and allow some false hits but no false dismissals. The resulting QBIC system offers effective retrieval using image content, and for large image databases significant speedup over straightforward indexing alternatives. The system is implemented in X/Motif and C running on an RS/6000.On sabbatical from Univ. of Maryland, College Park. His work was partially supported by SRC, by the National Science Foundation under the grant IRI-8958546 (PYI).     

一个基于语义的图像检索系统:VisEngine

介绍了一个基于语义的图像检索系统——VisEngine，该系统采用基于图像主要区域的图像分割方法，分别提取图像前景、背景和全局的视觉和抽象语义内容，构造相应的语义模板。接着把这些特征导入到一个面向对象的中间信息结构中，在此基础上进行多种方式的相似性匹配和检索。系统支持多种查询方式，用户交互界面自然友好。实验表明，VisEngine系统能有效地提高首次用户查询的正确性。