基于内容特征的图象检索技术的研究进展

基于内容特征的图象检索(CBIR)是目前国内外研究的一个热点。本文主要介绍了CBIR领域的技术、图象内容特征的表达和提取、CBIR的系统结构以及CBIR的具体应用。     

基于局部主色和边缘特征的图像检索

在基于内容图像检索技术中,经典颜色直方图方法具有一定的局限性,为此提出一种综合图像局部主色和边缘特征的图像检索方法.通过使用HSV颜色模型对图像进行量化,设计了一种重叠方式的图像分块方法,然后加权各分块区域主色,得到颜色特征,再利用Sobel算子提取图像边缘,用二维边缘直方图描述边缘特征,最后将颜色特征和边缘特征通过加权处理,得到图像总的相似度,实现图像检索.实验表明:综合两种特征的检索方法比单一特征的检索方法效果更好.     

基于内容检索的BMP图象特征提取

针对静态图象的特性 ,介绍了一种可以在 C语言环境下读取 BMP文件的方法 ,用这种方法 ,可以得到不同位图像素值的 BMP图象的每一个像素点的信息 (即 R,G,B)。在分析了几种典型的颜色和纹理特征提取算法的基础上 ,通过转换成不同的颜色空间 ,利用基于颜色和基于纹理的图象检索算法 ,提取该图象的颜色和纹理特征。并用不同的量化方法对图象的特征提取的效率进行了分析     

基于颜色一致向量的图像检索方法

大量图像信息的产生使得基于内容的图像检索技术成为研究热点。由于颜色特征具有稳定性和计算简单的特点,本文首先介绍了利用全局颜色直方图进行图像检索的基本思想,然后分析了它的局限性,并给出了改进的方法：特征提取采用结合空间信息的颜色一致向量方法。在特征度量时,依据所设计的评价实验,对这两种方法进行了比较,并给出了实验结果和图像检索性能的评价。实验表明,所述的图像检索方法具有较好的查全率和查准率。     

基于兴趣区域的图像检索方法的研究

目前大多数基于内容的图像检索(CBIR)技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理直方图等)，这样图像的空间布局特征被忽略了。由此提出的图像检索方法克服了这个问题，它是基于如下原则：用户应最有资格指定查询”内容”，而不是计算机，该方法使得用户能够选择多个”感兴趣区域”并且在检索过程中指定它们的空间布局相关性。     

基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统

提出了基于加权颜色直方图的图像检索算法以及基于颤色对的图像检索算法，该算法分别利用图像的加权颜色直方图和颜色对作为图像特征，通过图像的相似性计算实现图像匹配．用Visual C^ 实现了基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统，阐述了该系统的组成结构．同时给出图像检索实例．并对该系统的检索效果和性能进行了详细分析．实验结果表明该系统具有较好的检索效果和性能．     

一种改进的基于广义直方图的图像检索方法

传统的基于颜色直方图特征的图像检索方法简单、高效,但是其完全丢失颜色的空间分布信息;针对这个缺点,有人提出了基于广义直方图的图像检索方法,然而其也没有考虑到像素间的方向信息,丢失了图像的局部细节信息。在广义直方图的基础上提出了改进的基于广义直方图的检索方法,新方法首先计算出原图像在0°,45°,90°,135°4个方向上的平滑图像,并将其分别与原图像对应的象素点组成二元组,统计每个二元组出现的概率,构造出4个方向的广义直方图,最后综合4个广义直方图进行检索。实验表明,与原始的广义直方图法相比,新方法能够较准确地描述出图像象素间的空间位置关系及方向细节信息,从而有效地提高了检索的精度。     

基于SIFT特征和颜色融合的图像检索方法

根据图像检索方法中颜色直方图存在的问题,提出了一种改进的基于分块和主颜色的颜色直方图提取算法;根据SIFT特征存在的问题,提出了一种改进的基于harris角点的SIFT特征提取算法。最后运用两种改进算法提出了一种融合颜色直方图和SIFT特征的图像检索算法。实验结果表明,本算法在功能及性能上优于其他算法,并具很好的鲁棒性。     

基于内容特征的图象检索技术的研究进展

基于内容特征的图象检索（CBIR）是目前国内外研究的一个热点。本文主要介绍了CBIR领域的技术，图象内容特征的表达的提取，CBIR的系统结构以及CBIR的具体应用。     

基于分块k-主色矢量量化的图像检索方法

矢量量化是图像等多媒体数据处理的重要工具之一。由于矢量量化在本质上描述了原始图像的主要特征,图像间的相似性可以通过图像矢量量化码书层次上的差异加以刻画。通过定义矢量量化码字间的距离,构造了一种用于计算图像间相似性的度量方法。在此基础上,提出一种新的基于内容理解的相似图像检索算法。由于该算法避免了图像间相似性的直接计算,在保证良好的检索精确性的同时,具有极高的检索效率。实验证明了这一方法的有效性和适用性,为图像检索提供了新的思路。     

图像检索技术研究进展

本文介绍了图像检索技术发展的各个阶段,重点介绍基于内容的图像检索技术和基于图理论的图像检索技术。     

基于内容的图像检索技术

为了提高图像资源利用率,快速、有效地查询和检索数据库中的图像,基于内容的图像检索技术（CBIR）便应运而生。本文分析和比较了基于颜色、纹理、形状等图像检索技术的主要方法,讨论了相关反馈技术、检索性能的评价等CBIR研究中的关键问题,同时指出了CBIR研究中存在的问题,以及未来的发展趋势和研究方向。     

基于主色调的广义直方图图像检索方法

为了提高基于内容的图像检索的检出率，提出了基于主色调的广义直方图图像检索方法．该方法既考虑了位置信息，又提高了检索的速度，同时在检索过程中减少了图像间不同背景对目标的影响．实验结果表明，该方法取得了较好的检索效果．     

基于HSV空间的彩色图像直方图检索技术

传统彩色图像的直方图检索技术基于RGB空间,但研究发现,RGB空间不符合人眼的视觉感应。因此本文提出的算法是在HSV空间上计算彩色图像的三维直方图,通过非均匀的划分三个分量色相H（Hue）、饱和度S（Saturation）和亮度V（Value）的采样区间,得到不同的检索结果。实验结果分析表明,在HSV空间,不同的分量在不同类型的图像中的作用是不一致的。     

基于内容的遥感影像检索若干问题的研究

为了从海量遥感影像库中提取需要的图象，必须应用影像本身具有的特征实施基于内容的遥感影像检索．在分析基于内容的遥感影像检索系统的框架体系、处理流程的基础上，探讨了遥感影像检索中可使用的影像特征，除与常规图象类似的颜色、形状、纹理等特征外，更应该强调体现遥感影像特点的光谱特征、空间特征、影像元数据和规则与知识等．探讨了光谱特征和光谱相似性度量、空间关系和空间谓词、元数据的应用．最后给出了一个原型系统的实例．     

基于颜色和纹理特征的图像检索技术研究

为改善单一特征图像检索方法的局限性和传统综合特征检索方法计算复杂度高的问题,提出一种综合特征的图像检索新方法:将Tamura纹理特征与抗几何形变的小波变换纹理分析方法相结合提取出13个纹理特征分量,在小波分解得到的低频区域中进行颜色直方图的提取,从而实现了颜色和纹理特征相结合的图像检索系统.实验表明,该方法在不明显增大计算量的情况下比单一特征的图像检索具有更好的检索效果.