共查询到20条相似文献,搜索用时 0 毫秒
1.
提出了一种基于兴趣点的图像检索新方法ACSM(Annular Color and Shape Moment).利用兴趣点的位置信息,提取兴趣点周围局部区域的颜色矩特征和区域形状不变矩特征。ACSM算法不仅对平穆、旋转具有良好的鲁棒性,而且克服了传统颜色矩和形状不变矩没有位置信忠的缺陷。实验结果表明,由于将颜色和形状特征有机结合,ACSM算法有效提高了图像检索的准确性。 相似文献
2.
3.
基于形状的图像检索技术是基于内容的图像检索技术的一个重要组成部分。现有的形状特征检索技术主要集中在形状特征的提取及相似性度量、形状特征与颜色和纹理特征结合、形状特征与高层的语义特征结合的研究。在分析现有的基于形状的图像检索技术的一些关键技术的基础上,对基于小波-傅里叶特征(WFD)的形状检索方法进行了研究,并提出了一些改进算法。结合Matlab和ACCESS实现了一个基于形状的图像检索实验系统,建立了用户界面,选取与设计了4个图像测试集,使用检索性能评价方法对形状特征的检索结果进行了客观的评价。实验结果表明,利用本文所提出改进的形状特征进行检索取得了较好的检索效果。 相似文献
4.
基于形状特征的图像检索算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对图像检索存在性能的不稳定性、相对平移、旋转和尺度变换等问题,提出了基于区域内形状特征的不变矩和轮廓力矩法和傅里叶描述符结合的方法.其中的不变矩和轮廓力矩法具有良好的平移、旋转、尺度缩放不变性及抗干扰性,傅里叶算法不仅对噪音具有很好的鲁棒性,而且对几何变换具有不变性,更加适合图像检索的需要.通过实验可知,该算法对于图像的扭曲形变具有不变性,在具有一定形变干扰的情况下,仍得出较好的图像检索结果;且检索结果排列的顺序与人的主观视觉判断大致相同,检索精度好. 相似文献
5.
针对传统图像检索的不足,提出一种新的基于内容的图像检索方法。该方法首先构造色彩距离公式,根据色彩距离公式自动判别图片的主色调,然后利用Lucene的索引模块为图片创建索引,利用搜索模块实现图像检索。通过使用24张图片对该方法的有效性进行验证,结果表明:该方法虽然简单,但是检索的准确率较高且易于实现。 相似文献
6.
本文提出了一种多尺度拱高形状描述(MSAH ).该方法用多尺度的拱高来度量形状轮廓线在其每一个点的弯曲程度,这里尺度是以该点为中点的弧段的长度.在每一个尺度级,为形状轮廓线构建一个一维的拱高函数,然后对其进行傅立叶变换,组合各尺度级的低阶的傅立叶变换系数,构成描述形状的特征向量.在形状匹配阶段,用两个形状的特征向量的 L1-距离来度量它们的形状相似性.该方法不仅能描述形状的全局特征,而且能描述形状的细节信息,因而在应用于图像检索中,具有高的检索精确率.MSAH形状描述子非常紧致,而且具有较低的计算复杂度,因而检索效率也很高.在用MPEG-7形状数据库和植物叶片形状数据库的检索实验中,其检索性能要优于近年来提出的基于变换域的形状描述方法和经典的形状上下文描述方法. 相似文献
7.
8.
9.
10.
一种新的提取轮廓特征点的方法 总被引:14,自引:1,他引:13
给出了一种新的提取轮廓特征点的方法,该方法是通过考察以轮廓点为中心的圆盘内目标及背影所占面积大小来提取轮廓特征点的,理论和实验表明该方法不仅运算小而且具有很好的检测及定位能力。 相似文献
11.
12.
基于兴趣点局部分布特征的图像检索方法 总被引:4,自引:6,他引:4
提出了一种基于兴趣点颜色和空间分布特征的图像检索方法。该方法把图像内容看作为由若干兴趣点组成的集合,首先利用小波系数的空间方向树特性来检测兴趣点,然后利用基于兴趣点的环形颜色直方图和空间离散度来描述图像的特征,最后用加权特征距离来估计图像内容的相似度。同时,通过利用环形颜色直方图和空间离散度作为图像特征保证了该算法能够对图像的尺度变化、旋转变化和平移变化具有很好的抑制能力。在含有1000幅图像的数据库上所做的一系列实验表明,该算法与其它基于兴趣点的方法相比,能够更准确和高效地查找出用户所需的图像,明显地提高了检索精度。 相似文献
13.
融合颜色与形状特征的图像检索方法 总被引:5,自引:0,他引:5
基于颜色或颜色-空间信息的图像检索方法,由于没有考虑图像中所含目标对象的形状特征,检索效果往往不够理想,针对这一不足。文章提出并设计了颜色-梯度方向角二维直方图,将图像的颜色特征与形状特征融合起来进行图像检索。试验结果表明,该方法的检索精度与效率都有明显的提高。 相似文献
14.
15.
一种新的掌纹轮廓特征点提取算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种对掌纹轮廓特征点进行提取的方法,该方法首先沿着掌纹边缘线做多个彼此相切的外切圆,然后通过判断外切圆与掌纹边缘线交点个数来定位角点的大致位置,最后结合轮廓线近似直线的性质,得到掌纹轮廓特征点的准确位置.在定位角点位置的基础上,为每一幅掌纹图像获得一个ROI(感兴趣区域),并通过计算每个区域的特征向量值对数据库中掌纹图像进行匹配.实验结果表明,该算法具有较高的效率和匹配精度. 相似文献
16.
17.
基于Nonsubsampled Contourlet变换的SAR图像形状特征检索 总被引:1,自引:0,他引:1
Nonsubsampled Contourlet变换是一种非抽取得具有平移不变性的多尺度多方向的变换。将Canny算子和Nonsubsampled Contourlet变换(NSCT)[1]相结合,对图像运用Canny算子[2]提取边缘特征,再进行Nonsubsampled Contourlet变换,引入了三阶中心矩作为特征向量提取形状特征的算法。实现了基于Nonsubsampled Contourlet变换的图像形状特征检索,并将结果与基于2-D小波变换和基于Contourlet变换的图像形状特征检索作了比较,实验结果证明该方法的图像形状特征检索效率有较大的提高。 相似文献
18.
基于稳定兴趣点及其空间分布的图像检索 总被引:2,自引:2,他引:0
提出一种基于稳定兴趣点空间分布的图像检索方法。首先使用基于优化梯度滤波(ODF)的兴趣点检测器,结合尺度归一化的方法,检测图像中的稳定兴趣点;再利用稳定兴趣点的空间分布,对图像进行环形和凸包区域划分;最后利用凸包颜色直方图和环形区域兴趣点邻域内伪泽尼克矩的加权特征向量,对图像进行特征描述。实验表明,本方法实现简单,对图像旋转、平移具有鲁棒性;与其他基于兴趣点的检索方法相比,降低了不稳定兴趣点的影响,平均检索速度较快且平均检索准确率提高了7.0~10.9%,可以更准确地查找到用户所需图像。 相似文献
19.
基于兴趣点凸包的图像检索方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于兴趣点确定感兴趣区域的图像检索方法。在尺度归一化图像中检测兴趣点,然后对兴趣点求取凸包确定感兴趣区域,并用颜色直方图和Zernike矩作为特征进行检索,在保证图像检索对图像旋转、平移、缩放鲁棒性的前提下,将图像检索上升到物体层,克服了传统方法的不足。对1000幅图像进行的大量实验表明,该方法与其他基于兴趣点的方法相比,平均检索准确率提高了13%,可以更准确地查找到用户所需图像。 相似文献