基于形状特征的图像检索技术研究

随着图像信息数量的飞速增长,人们迫切需要对大量的图像信息进行快速、有效的检索。因此,研究者们提出了许多图像检索新技术。阐述了图像检索技术的发展过程;分析了基于形状特征的图像检索技术研究现状和局限性;着重从特征提取、高层语义和形状特征的关联、高维索引技术等方面研究了基于形状特征的图像检索的发展趋势。     

一种新的基于分块颜色和形状的图像检索方法

基于图像单一特征的检索方法只能反映图像的部分属性，应用范围受到限制。本文在分析图像颜色和形状特征的基础上，根据各自的特点，提出了一种新的基于分块颜色和形状的图像检索方法。首先，在图像分块的基础上提取颜色和特征点；其次，根据特征点提取图像的形状信息；最后，以颜色和形状作为综合特征，采用相应的匹配算法进行图像检索。实验证明该方法不仅准确度高，而且还可应用于基于对象或区域的图像查询中。     

基于内容的图像检索技术与医学图像检索

在分析基于内容的图像检索技术特点的基础上，提出了4种基于内容的图像检索方法，并对每种方法的实现特别是特征抽取进行了一定的研究。根据医学图像的使用特点，对基于内容的医学图像检索技术进行了初步的研究；对医学图像特征的抽取，应将重点放在形状特征和纹理特征的抽取上；同时，对医学图像进行检索，还可以使用颜色空间分布特征，来进一步进行相似匹配。     

基于小波多尺度分析的彩色图像检索方法

多媒体技术的普及和Internet技术的实施导致了大量图像信息的出现，基于文本关键词的传统检索方法已不能适应图像信息检索的要求，这使得基于内容的图像检索技术逐渐成为目前的研究热点。基于内容检索技术中必不可少的关键步骤就是图像特征的提取，其中可提取的特征有颜色、纹理和形状等。但是，由于图像的每种特征只能抓住图像相似性的某一个方面，因此如何能更好地表示图像就成为基于内容图像检索中一个重要的研究方向。针对该问题，提出了一种基于图像颜色和纹理特征的图像检索方法，其中颜色特征采用HSV颜色空间的直方图，纹理特征采用图像小波多尺度表示方法中细节信息的方差统计量，这样就充分利用了颜色的丰富表现性和小波变换的多分辨性及其变换系数的统计特性。通过对不同类型图像使用不同特征组合进行图像检索查准率的对比实验结果表明，这种图像检索方法是行之有效的。     

基于内容的标准烟叶图像数据库检索

基于内容的检索是当前多媒体数据库发展的一个重要研究领域。在图像数据库中,基于内容的图像检索技术一般采用颜色直方图为特征。该文提出了把图像的形状特征、颜色特征和纹理特征结合起来的方法进行基于内容的图像检索。通过对人的视觉检索过程的研究,提出把数据库中的图像依次分别按形状特征、颜色特征和纹理特征分级聚类的方法,既符合人的视觉特点又大大提高了检索效率。     

基于方向特征的二值商标图像检索方法

文中针对二值商标图像，提出一种基于方向特征的商标图像检索方法。用边界方向直方图表示目标的边界方向特征，图像的相似性度量采用直方图求交算法；用区域方向直方图表示目标的区域方向特征。图像的相似性程度用直方图的相关距离来度量。这两者结合起来得到的方向特征可以同时反映图像的整体形状和轮廓形状。实验表明，方向特征能够有效地描述图像的形状及空间分布信息，取得了令人满意的检索结果。     

基于颜色和形状的图像检索

在分析了基于图像颜色信息和空间信息进行图像捡索的基础上，提出了一种新的基于图像颜色和形状的图像检索算法。该算法采用HSI颜色空间，整幅图像首先被划分为具有固定尺寸的分块，对其中的每一分块，提取该分块的主色调作为该分块的颜色特征，对整幅图像采用主色调直方图作为其颜色特征；在对图像形状特征的提取上，针对图像1分量的每一分块，提出了分块平坦度和凹凸度的概念，并利用分块的这两个属性，将图像的分块划分为不同类别，同时采用不同类别分块的直方图作为图像的形状特征。试验表明利用该算法提取的图像的颜色特征和形状特征在进行图像检索时效果显著。     

交互式遗传算法在基于内容的图像检索中的应用

基于内容的图像检索方法是根据图像所包含的色彩、纹理、形状以及对象的空间关系等信息，通过建立图像的特征矢量，并将其作为图像的索引来进行图像检索的技术，其检索效果与图像特征矢量的编码方式以及具体的图像检索方法都有着很密切的关系。为了提高图像的检索效率，提出了一种基于交互式遗传算法的图像检索方法，该方法首先采用“变均分单元”法对图像进行分割，并对图像的特征信息加以汇总，形成图像的特征矢量；然后在此基础上，使用“螺旋式”的图像拆分方式通过对图像特征数据进行编码来生成图像染色体，并使它参与遗传算法中的各种遗传操作。在图像的检索过程中，该方法采用交互式遗传算法，首先对系统在每一步提供的候选图像集进行评价，然后利用非均匀遗传算子来从图像库中选出接近用户需求的图像。进一步的实验肯定了其在基于内容的图像检索过程中的有效性，与其他相关工作的比较结果说明，该方法具有简捷、高效的特点。     

基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索

随着计算机视觉技术在海洋水产领域中的应用不断加深，鱼类图像检索在渔业资源调查、鱼类行为学分析等方面发挥了巨大的作用。通过研究发现，鱼类图像的背景信息会对鱼类图像检索造成极大干扰，而且鱼类图像中颜色、纹理、形状等特征由于空间位置信息的缺乏而使检索的准确率不高。为解决以上问题，提出了一种新的基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索算法。首先，提取视觉显著性图将鱼类图像的前景和背景分开，从而减少图像背景对检索的干扰；其次，为了使图像特征包含一定的空间位置信息，利用空间金字塔的理论对图像进行分割，在此基础上，将图像转为HSVG四通道图并提取SURF特征；；最后，得到检索结果。为验证所提算法的有效性，在QUT_fish_data数据集和DLOU_fish_data数据集上对算法的查全率、查准率与经典的HSVG算法和显著性分块算法进行对比：在两个数据集上查准率分别比传统的HSVG算法最多分别提高12%和5%，查全率最多分别提高7%和22%；比传统的显著性分块算法查准率最多分别提高15%和5%，查全率最多分别提高36%和22%；从而证明所提算法是有效的，能有效提升鱼类图像的检索效果。     

用颜色特征进行基于形状的检索

现有的多媒体数据库系统中对图片的检索基本上是基于描述关键字的,近几年开始研究基于内容的检索。基于内容的图像检索技术大多采用颜色特征。对于以形状为主的图片来说,基于颜色的检索就没有任何意义。但对真彩色图像提取形状特征是比较困难,且大部分用形状特征来匹配图形的算法,对图形的旋转、伸缩等不具有鲁棒性。该文采用颜色特征来获取图像中物体的形状特征,并基于此进行图像形状匹配算法。同时通过对算法的改进,使图像的大小变化和旋转以及轻微的光照变化不影响检索结果。实验结果表明这种方法改善了检索效果。     

采用形态学边界特征的医学图像检索

特征提取是基于内容的图像检索(CBIR)中的关键步骤,如何有效提取反映高层语义的图像特征对于医学图像的检索至关重要.提出一种基于边界形状特征的医学图像检索方法.该方法首先通过多尺度形态学方法检测图像边界点,然后对边界图像进行形状特征提取,构建边界的形状密度直方图,最后通过相似性匹配实现医学图像检索.实验结果证明了所提取的边界形状特征在医学图像检索中的有效性,通过对比实验给出了结果分析和进一步的研究思路.     

数字图书馆中基于内容的图像检索技术

随着多媒体技术的飞速发展,多媒体信息的日益丰富,多媒体信息检索技术已成为当前研究的热点.本文着重介绍了基于内容的图像检索技术及其发展,分析了图像信息的多种特征提取方法,最后,给出了一个基于综合特征提取的图像检索系统实例.     

一种新的个性化的图象分类方法

图象分类系统的建立是信息检索以及模式识别中一个重要部分，其中，特征选择问题，即确定描述图象的特征参数是需要解决的关键问题，基于和图象检索技术的研究，近来得到了广泛的关注，由图象特征向量维数过高而引起的图象检索困难是基于内容的图象检索技术研究所面临的一个挑战，因此需要寻找一个有效降维技术，为解决此问题，设计了一个新的图象分类标准模型，通过寻找不同的特征组合来作为分类标准，进而提出了一种算法，用于实现此模型，实验结果显示，该模型能实现图象特征向量降维，并且算法能够极大地降低计算所花费的时间，同时，多种不同分类标准的引入，使得本方法能与信息检索技术进行有效的结合，为个性化信息检索提供一种实现思路。     

基于主颜色归一化转动惯量的图像检索方法

为克服传统颜色直方图无法反映颜色的空间信息这一缺陷,该文提出了一种结合颜色直方图和主颜色NMI不变特征的图像检索方法。求取的主颜色的NMI不变特征即反映了图像的大体轮廓也包含了主颜色的空间信息,实验结果表明,该方法获得了图像的颜色信息和形状信息,弥补了传统颜色直方图的不足,具有良好的检索效果。     

融合傅里叶描述子和尺度不变特征转换特征的商标检索

针对传统商标检索算法中全局特征容易造成误检,而局部特征SIFT对轮廓描述能力不强及算法复杂度高的问题,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反应了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。首先提取图像的傅里叶描述子进行初步检索,并按相似度排序,然后在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征较高的查全率和查准率,优于傅里叶描述子单一特征,而且检索速度比SIFT单一特征显著提高,能很好地应用于商标图像检索系统中。     

遗传反馈的多特征图像检索

基于内容的图像检索是随着数字多媒体技术的发展和普及而新兴的一门信息检索技术。针对当前该领域存在的对图像描述不准确、查询精度低以及反馈次数较多的问题,提出一种基于遗传反馈的图像检索算法。该算法以遗传算法和相关反馈为基础,利用多特征进行检索,避免在利用单一特征进行检索时所出现的不同图像具有相同单一特征（颜色、纹理和形状等）的问题,对图像进行多特征描述可以从多个角度对图像进行定义,大大减少了不同图像却具有相同特征的概率。与现有的算法相比,其具有自动调整图像特征权重、较低反馈次数和较高查询精度的特性。实验结果表明,该算法对于旋转、平移和尺度变化具有较强的鲁棒性,同时具有减少反馈次数和较高查询精度的性能。     

基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法

颜色特征是重要的图像视觉特征,颜色相关图则是当前基于内容的图像检索中常用的特征描述符,但现有基于颜色相关图的图像检索算法存在计算复杂度高、检索精确度低的问题。为此,提出基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法。给出一种新的颜色特征描述符——颜色互信息,通过计算颜色相关图特征矩阵中每个颜色与其周围颜色的平均互信息,得到不同颜色之间的全局及空间分布特性,并作为新的颜色特征矢量,以降低计算复杂度。同时采用外部特征矢量归一化方法结合颜色互信息与颜色自相关算法,以提高检索精确度。实验结果表明,该算法可有效降低计算复杂度,提高实时响应性能和检索精度。     

一种改进的基于颜色-空间特征的图像检索方法

颜色量化是基于颜色图像检索的一个热点。由于量化边界处的颜色具有连续性和相似性,文章提出了一种改进的基于模糊量化的颜色量化方法,以减小量化误差,使量化方法更接近于人的主观视觉感知。基于这种量化方法,提出了一种基于颜色—空间特征的检索算法,采用了一种相似度量方法以利用相同直方图区间内的像素统计与空间信息之间的相关性。实验结果表明该方法具有较高的检索有效性。     

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。