基于压缩域显著点的图像检索方法

给出了基于DCT压缩域显著点的快速图像检索方法,该方法直接利用少量DCT非零系数快速计算图像显著点,不需要完全解压缩,降低了计算复杂度,并且具有较强的鲁棒性。实验结果表明,基于显著点提取的图像特征表征能力强,适于图像检索。     

基于压缩域的JPEG图像检索技术

目前大部分图像都以压缩的形式来存储和传输,其中以JPEG格式更为流行.检索时对JPEG图像进行完全解压会相当费时.为此,本文提出了一种基于压缩域的JPEG图像快速检索的技术方案,从图像的主要DCT(离散余弦变换)系数中提取关键信息进行计算得到图像的特征向量,并与目标图像的特征向量比较后得出差异度较小的图像作为检索结果.这种检索方法缩短了检索的时间,图像的匹配精度较高.     

基于统计特征的DCT压缩域纹理图像检索方法

提出了一种基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transfrom,DCT）的纹理图像的检索方法.该方法在DCT压缩域,通过直接对DCT系数计算,获得图像纹理的统计特征,并作为检索的依据.理论分析和实验结果都表明,该方法具有很好的检索准确率和效率,并且对于旋转具有不变性.     

基于DCT压缩的JPEG图像的快速检索

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)压缩的JPEC图像的检索方法。该方法利用JPEG图像数据在DCT压缩域的特性,直接提取特征,而且只需要对JPEC进行部分熵解码。在加速了图像检索的过程的同时也保证了检索结果的精确性,并且具有一定的鲁棒性。     

一种基于DCT域的图像快速检索技术

图像视频压缩标准的出现,使得图像数据格式普遍为压缩格式,从而促进了压缩域内图像检索技术的迅速发展。DCT(Discrete Cosine Transform离散余弦变换)是目前应用最为广泛的多媒体数据压缩技术之一,直接在DCT域进行特征提取,能够避免繁琐的压缩数据编、解码操作,大大减少处理时间和处理量,节省内存空间,使得图像检索更加高效。本文首先说明了DCT变换的定义和DCT域的矩阵运算,最后着重介绍了基于DCT域图像检索技术的一种图像内容快速检索方法。     

一种基于JPEG2000压缩域的图像检索算法

互联网上存在大量图像信息,如何有效地对图像资源进行组织并检索到用户所需的图像,便成为人们研究的课题。随着新一代压缩标准JPEG2000的逐渐普及,互联网上采用此标准编码的图像文件jp2会大量涌现,并最终会取代现有的JPEG标准的图像。在此背景下,提出了一种简单快速的基于JPEG2000图像压缩域的检索算法,特征提取综合考虑形状、颜色、纹理和空间信息。所有的特征在解压缩过程中,熵解码之后获得。实验结果表明,相对于传统的基于像素域的图像检索,此算法具有很高的检索效率,而且算法相对简单。     

基于压缩域的图象检索技术研究进展

压缩标准的出现 ,使得图象数据格式普遍为压缩格式 ,从而促进了压缩域内图象检索技术的迅速发展 .为了使人们对基于压缩域的图象检索技术有一概括了解 ,该文对目前的压缩域检索技术进行了回顾和讨论 :首先 ,介绍了图象检索系统的基本概念 ;然后 ,分类分析了不同压缩域的检索技术 ,包括变换域方法 (如傅立叶变换、离散余弦变换 (DCT)以及子带和小波变换 )和空域方法 (如矢量量化和分形等 ) ;接着 ,对这些检索方法进行了讨论和比较 ,并得出一些有用的结论 ;还举例介绍了基于压缩域图象检索技术的实际应用 ;最后对压缩域图象检索技术的研究发展及其应用前景指出了一些可能的方向 .     

基于JPEG的图像检索综述

基于内容的检索是近年来的研究热点之一，现在已有许多基于象素域的图像检索技术，目前数据压缩也已成为多媒体应用的标准模式，静态图像压缩主要采用JPEG技术，研究基于传统JPEG和JPEG2000的图像检索方法成为必然。本文综述近年来出现的基于JPEG核心算法离散余弦变换和JPEG2000核心算法离散小波变换的图像检索技术。     

DCT压缩域中图像颜色布局描述符的提取

在国际标准MPEG-7所建议的一种颜色布局描述符基础上,针对JPEG压缩图像,阐述了在DCT压缩域中,从Y、Cb、Cr颜色分量图像的各个8×8子块的直流分量中直接提取颜色布局描述符,以方便于在压缩域中根据颜色的空间分布特征进行快速的图像索引和图像检索。     

一种压缩域特征提取与语义图像检索技术

为了解决“语义鸿沟”问题，通过将隐含语义索引(LSI)技术引入到图像语义提取问题的研究中，试图从图像的视觉特征中抽取出“高层概念”．基于GM(1，1)压缩域中的一种图像特征，提出了一种建立“图像视觉特征”与“语义信息”之间映射的技术方法．实验研究表明，这种基于压缩域特征和LSI技术的图像检索方法能显著改善图像检索的性能，提高图像检索的质量．     

基于压缩域的视频检索系统模型

文章提出了一个基于内容的视频检索系统模型,该模型直接对压缩视频数据进行处理,可节约解压缩的时间,减少运算量,提高系统处理效率。文章对该模型的系统结构以及系统实现所需的一些关键技术进行了介绍。     

压缩域图像一类规则几何变换算法研究

在压缩的多媒体数据上直接处理图像可以提高多媒体应用的整体性能和处理速度．给出7种压缩域规则几何变换，通过编程实现了其中三种，其图像几何变换的生成时间比在空域的生成时间短，且图像质量不会因再编码而下降．     

小波域多方向信息融合的纹理图像检索

由于能提供较多的方向信息,双树复小波变换在纹理图像检索中的检索率高于传统小波变换,但传统小波变换与双树复小波变换得到的方向子带不同。针对该问题,提出一种融合传统小波和双树复小波变换的一阶统计信息从而提取特征进行纹理图像检索的方法。对Brodatz图像库的仿真实验表明,该方法优于传统小波和双树复小波方法。     

基于Retinex理论的压缩域图像增强方法研究

针对现有压缩域图像增强算法在提高图像对比度时,存在不能很好地增强图像细节及保持色彩信息的局限性,提出一种新的基于Retinex理论的DCT压缩域图像增强算法.该算法以Retinex理论为基础,将DCT系数分为入射分量(DC系数)和反射分量(AC系数),通过对DC系数进行动态范围调整,对AC系数进行细节增强调整,并使用阈...     

基于小波变换的分类量化图像编码算法

针对标量量化压缩比小而向量量化压缩速度慢、图像复原效果不理想等弱点，提出了基于小波变换的分类量化图像编码算法（简称“分类量化编码”）。该算法基本思想为：首先将小波变换后的图像高频子带划分为局部快；然后利用文中给出的相对距离最近之值选择方法，依据纹理复杂度和重要性程度将这些局部块划分为4类（平坦、过渡、弱纹理和强纹理）；最后对平坦局部块进行向量量化编码，对强纹理局部进行标量量化编码。实验结果表明：该图像压缩算法在压缩速度、图像复原效果、压缩比等方面明显优于零树小波编码和JPEG方法。     

一种快速、有效的量化与基于小波的图像压缩

量化是利用小波变换的图像压缩编码技术的关键环节之一。矢量量化和标量量化各有长短,该文将这二者有机地结合起来,称为混合量化(HQ—Hybrid Quantization)。它既有矢量量化的高效率,又具有标量量化的简单性,不需要进行码书训练,不要做乘除法。并用标准测试图像与其它方法的压缩结果进行了比较。     

交互信息理论及改进的颜色量化方法在图像检索中的应用研究

设计实现了基于内容的图像检索原型系统与检索性能评价系统,提出了一种基于交互信息与信息熵的图像相似性度量方法-交互信息距离（MID）和一种改进的颜色量化方法，成功地将两种方法应用于基于颜色特征的图像检索中，通过比较性研究证明，MID能较KLD提供更高的检索准确率；改进的颜色量化方法较基于HSV颜色空间的一致颜色量化方法有效地提高了检索准确率,试验证明，颜色空间的合理量化对图像检索有着重要影响，在选择颜色空间进行图像检索的同时，不能忽略对颜色空间的合理量化．     

一种基于小波变换的图像压缩方法

量化在图像压缩编码中起着至关重要的作用。从标量量化的角度出发,提出了逐级量化的编码方法,该方法能在保证一定图像质量的前提下大大降低编码率。最后,通过实例分析说明了本方法的具体实现过程,并对经典图像进行实验。证实了本方法的正确性和实用性。