利用颜色特征进行图象检索

在基于内容的图象检索中,颜色作为图象的一种重要视觉信息,已得到广泛应用。对利用颜色特征进行图象检索中的三个关键问题：颜色的表示,颜色特征的提取和基于颜色的相似度量进行了讨论。在此基础上,介绍了利用颜色特征进行了图象检索的具体实例。     

一种基于颜色信息的图象检索方法

由于传统的基于颜色的图象检索都是基于颜色直方图的检索,其很难将颜色信息和其他信息结合起来,因此,降低了图象检索的准确度.为了提高图象检索的准确度,提出了一种基于颜色聚类表的图象检索方法,该方法首先定义颜色聚类表,并对图象进行颜色聚类;然后利用聚类后的颜色信息构造聚类表,并利用聚类表作为特征来对图象进行检索,同时给出颜色聚类表的获取方法;最后,利用该方法进行了仿真实验.实验结果表明,利用颜色聚类表,根据图象的聚类结果来实现检索,可以很方便地将颜色信息与其他信息结合起来.     

基于颜色分布相似性的图象内容检索

图象内容的检索需要确定图象之间的相似性。本文给出了一个基于颜色直方图相似性的匹配模型，然后描述了基于颜色直方图匹配方法的实现，讨论了这个方法在图象相似性上的度量性能。     

基于颜色-空间二维直方图的图象检索

基于颜色直方图特征的图象检索方法简单、高效,但丢失了颜色的空间分布信息。文章给出了一种基于颜色-空间二维直方图进行图象检索方法。该方法使用HSV颜色模型将颜色空间压缩为32种具有代表性的颜色,设计了一种具有重叠方式的图象分块方法,然后统计每块区域内的颜色直方图得到该图象的颜色-空间二维直方图,并给出了相应的相似度计算方法。实验表明该方法实现简单,能够更加灵活、准确地描述图象的颜色特征,从而有效提高了检索的精度。     

基于颜色特征检索方法的研究进展

颜色是图象检索中一个非常重要的特征,本文总结了目前各种颜色特征提取的方法,将它们分为两类一类是基于颜色特征抗光照不稳定的方法,一类是综合颜色直方图和空间信息的方法.并综合介绍了颜色空间选择与量化、两幅图象相似距离的计算、检索效果的评判、MPEG-7颜色描述子等颜色检索的关键技术.指出了目前存在的问题,以及进一步研究的方向.     

一种基于颜色特征的图象检索方法

提出了一种改进的基于颜色感知特征和图象检索方法。这种方法采用符合人类视觉特征的ＨＳＶ颜色空间来表示图象的颜色特性,利用人对颜色的感知来对颜色分量进行等间隔的量化工形成特征矢量,用直方图交叉算法进行图象的匹配。用户可以通过示例方式,指定颜色或指定区域来表示查询的视觉要求。     

一种用于图象检索的综合模糊直方图方法

随着多媒体技术的迅速发展,如今虽然在高带宽计算机网络上已能共享传播图象数据,但这也使得信息交换中的可视数据量急剧增加,同时给研究者们提出了有效检索图象的难题,为了能够快速准确地检索图象,提出了一种用综合模糊直方图进行图象检索的方法,该方法综合使用了颜色和纹理特征,首先将图象分块处理,得到了图象在HSI空间的颜色模糊直方图,然后用纹理特征对颜色模糊直方图进行扩展,从而得到综合模糊直方图,同时还给出了抽取图象颜色和纹理特征的方法和建立图象综合模糊方图的计算过程,并用上述方法对一个200幅彩色图象的图象库进行检索,实验结果表明,使用综合模糊直方图能有效地提高图象检索的准确度。     

彩色图象的联合分布表示及检索技术

随着图象数据的大量涌现,基于内容的图象检索技术已成为图象数据库领域的研究热点,在图象检索系统中,由于颜色直方图方法简单方便,所以它已成为CBIR系统中最常用的一种技术方法,然而,经典的颜色直方图方法存在诸多缺陷,例如它不能表示图象中的空间分布信息。为此,人们提出了直方图细化技术,即将图象的颜色分布表示扩充成为颜色和其他相关特征的联合分布。为了进一步提高图象检索能力,在分析图象特征的基础上,给出了两种加权直方图模型;其一是将图象的颜色分布和细节信号能量的分布集成到单个直方图之中;另一种模型是将图象颜色及其边界强度的联合分布集成到一个直方图中。这两种方法不仅保持了经典直方图简单方便的特点;同时又有效地将空间信息集成到直方图中,实验结果表明,这些加权直方图表示均具有较强的图象辨别能力。     

一种基于内容和图象检索方法的实现

本文在直方图技术的基础上引入了颜色对方法，将图象的空间特性反映出来，因而能检索具有清晰边界的图象，并且图象的大小变化和旋转以及轻微的光照变化不影响检索结果。     

一种图象区域颜色与面积特征的抽取与表示方法

图象色彩与面积特征已被广泛运用于基于内容的图象或视频检索等领域.如何获取及表示区域彩色特征相似性,是对彩色图象进行有效分割的前提.此文提出一种基于HSI颜色空间的区域彩色特征相似性表示方法,利用改进的区域合并法对彩色图象进行分割.在图象分割的基础上,进而研究并提出一种图象分割区域颜色与面积特征的抽取与表示的有效方法.     

基于颜色特征的图像检索

本文综述基于颜色特征的图像检索的一般方法，对颜色特征的提取和相似距离的计算，以及如何提高图像的检索精度进行了讨论，在此基础，本文提出一个新的研究方向，基于人眼视觉系统（HVS）模型的图像检索方法。     

基于分块主色法的图像检索算法研究

基于内容的图像检索CBIR(Content Based Image Retrieval)是当前多媒体检索的热点。本文提出了一种基于图像的分块主颜色的图像检索算法,论述了系统的结构、颜色特征提取方法及其相似匹配方法,并给出部分实验结果。从实验结果来看,文中提出的把图像分块再提取各分块的主色的方法,使得该系统获得了良好的检索效果。     

A comparative study of preprocessing mismatch effects in color image based face recognition

Face color information can play an important role in face recognition (FR) and it can be used to considerably improve FR performance obtained using only grayscale images. The color-based FR methods involve a preprocessing step where a color image is converted into either a monochromatic image or an image having a different color representation. In practical FR systems, the recording or transmission format of the testing images may be arbitrary or inconsistent depending on the application (e.g., face images could consist of grayscale or color pixels either in compressed or uncompressed form). Further, a wide variety of grayscale and color conversions can be used in the preprocessing step. This could lead to a so-called preprocessing mismatch in color-based FR methods: the training and testing face images, generated after preprocessing, do not match in terms of their degree of compression or in terms of their grayscale or color representations. In contrast to grayscale-based FR, a practical color-based FR system has a higher chance of being confronted with a preprocessing mismatch. The aim of this paper is to present a comparative study that addresses the impact of a preprocessing mismatch on color-image based FR methods. We explore three different types of preprocessing mismatches, which practical color-based FR system are highly likely to encounter. In addition, comparative and extensive experiments have been carried out to analyze the effects of the preprocessing mismatches on an FR performance, using Color FRETET, CMU-PIE, AR, and SCface public face databases. The important conclusions drawn from our experiments include: (1) of all color-based FR methods under consideration, color-based FR using feature-level fusion is the most robust approach to preprocessing mismatches; (2) the preprocessing mismatch caused by the use of compressed color images can significantly deteriorate FR performance of color-based FR methods; (3) grayscale testing images can be critical for the feasibility of color-based FR using an input-level fusion; (4) the preprocessing mismatch in terms of grayscale representation has little effect on the FR performances of color-based FR methods.     

一种基于颜色块直方图的图像检索方法

提出了一种基于颜色直方图与颜色块相结合的图像检索的新方法。定义了一种新的四维图像特征矢量，它是由颜色直方图，同一种颜色的颜色块个数，同一种颜色块之间的平均距离和同一种颜色块内的平均距离组成。颜色直方图用来获取图像颜色分布的全局信息，利用后三个特征值来获取图像颜色的空间分布信息。通过对图像数据库的检索表明该算法明显优于直方图法。     

Image indexing and retrieval based on vector quantization

To effectively utilize information stored in a digital image library, effective image indexing and retrieval techniques are essential. This paper proposes an image indexing and retrieval technique based on the compressed image data using vector quantization (VQ). By harnessing the characteristics of VQ, the proposed technique is able to capture the spatial relationships of pixels when indexing the image. Experimental results illustrate the robustness of the proposed technique and also show that its retrieval performance is higher compared with existing color-based techniques.     

基于颜色分布的图像检索技术

提出将描述图像中颜色分布信息的主色矩阵和主色对矩阵作为图像的检索特征。通过使用主色矩阵和主色对矩阵,实现初次检索后,又针对这两种特征分别应用了两种不同的相关反馈,进一步提高了查准率。     

基于内容的图像检索系统

分别介绍了颜色特征的描述方法和相似度匹配算法,并分析了基于颜色的图像检索的局限性,给出了相应的解决办法。     

基于颜色特征图片的检索技术

基于内容的图像检索方法是目前有效查询大量图片资料的关键技术，并广泛的应用于多媒体数据库中。本文阐述了一种基于颜色特征的图片检索技术，将颜色直方图或者颜色集作为颜色特征存入图片数据库中；然后描述了图像相似度的计算方法；最后介绍查询技术，用示例接口查询或者用户主观颜色查询。