基于颜色特征的图像检索技术

本文立足于基于内容的检索技术之上,提出一种基于颜色特征的图像检索新算法,利用颜色集、颜色矩作为图像的颜色信息,计算图像的颜色间距;在检索图像信息时,首先在原图像中提取一些特征点,然后将距离直方图和图像颜色特征有机结合,进行归一化处理,最后利用这两个特征进行图像检索。实验表明,本文的算法具有较强的鲁棒性和实用性。     

JSEG图像分割算法改进

图像分割是一种重要的和关键的图像分析技术,目的是把图像分成各具特性的区域并提取感兴趣的部分。在基于内容的图像检索中,要对图像特征进行提取,图像分割是其中一个重要的步骤。现在图像分割算法已经有很多,为提高图像检索效率,对JSEG算法进行改进,实验证明该算法有效提高图像检索效率。     

基于感兴趣区域的图像检索方法

为了弥补全局特征在描述图像内容上的不足，近年来许多研究者提出了基于区域的图像表示和检索方法。本文提出了一种基于感兴趣区域的图像检索方法，根据认知心理学中选取注视焦点的模型来提取感兴趣区域，利用感兴趣区域的视觉特征和位置关系进行图像检索。该方法既利用了区域的局部特征，又考虑了区域在重要程度上的差别。在60000幅通用图像库上的实验结果表明，这种方法的检索效率要好于现有的基于区域的方法，而义对查询图像的噪声等扰动具有鲁棒性。     

基于字符串匹配技术的图像检索算法

为提高图像检索的效果,提出了一种基于字符串匹配技术的图像检索算法。该算法根据人眼的视觉特性及方块编码(BTC)的原理首先对图像进行分割,构造对表征图像内容有意义的图像特征。在此基础上,根据字符出现的概率对字符表征意义的重要性,把图像特征动态映射成字符串形式,然后采用字符串匹配技术进行图像检索。该算法不仅利用了图像中的边缘及纹理分布,而且将字符串匹配技术引入到图像检索中,在提高检索率的同时又加快了检索速度。实验结果表明,该算法具有较高的检索效率。     

基于多超平面支持向量机的图像语义分类算法

由于图像的低层可视特征与高层语义内容之间存在巨大的语义鸿沟,而基于内容的图像分类和检索准确性极大依赖低层可视特征的描述,本文提出了一种基于多超平面支持向量机的图像语义分类方法.多超平面分类器从优化问题的复杂度和运行泛化能力两方面进行研究,是最优分离超平面分类器一种显而易见的扩展.实验结果表明,本文提出的方法在图像语义分类的准确性方面要优于诸如采用色彩特征和纹理特征的支持向量机分类器的其它方法.     

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索是一种综合集成技术。通过分析图像内容,如颜色、纹理等,建立特征索引,并存储在特征库中。查询时,只要把自己对图像的模糊印象描述出来,就可以在大容量图像库中找到想要的图像。     

商标检索中形状特征描述的研究

针对图像检索中的＂语义鸿沟＂问题,以商标图像为研究对象。分析了拉丁字母的物象、抽象和意象等含义,构建了一套＂字母描述子＂语言。同时还分析了商标的起源、构成和特征,并提出了用＂字母描述子＂对商标图像进行特征描述和编码的方法。经系列的检索结果和统计数据说明,用＂字母描述子＂对商标特征进行描述、编码和检索的方法具有一定的实用意义。     

基于颜色特征与纹理特征的图像检索

对目前国内外的图像检索理论研究进行研究与分析,讨论基于纹理特征的图像检索和基于颜色特征的图像检索的算法,并提出研究方向。对研究图像检索方面有一定的借鉴意义。     

基于内容的图像检索技术研究

基于内容的图像检索技术在数字图书馆、医疗图像、网络信息安全、遥感等领域有着广泛的应用,是目前图像检索技术中比较前沿的研究热点。文章研究了基于内容图像检索系统的基本组成以及基于颜色、纹理、形状、语义等图像检索技术的主要方法。分析和比较了现有的各种图像检索技术的优劣。     

综合PHOG和LWT的图像检索算法

目的研究物体的形状特征在图像描述及图像检索中的区分度和检索性能。方法设计一种综合PHOG形状和提升小波变换的图像检索算法。算法首先对原始图像进行极坐标系方向归一化,提取图像旋转不变特征;其次提取分层图像的PHOG形状特征;然后提取分层图像低频变换系数均值和方差作为提升小波变换特征;最后将各种特征进行融合并用于图像检索,并定义距离衡量公式。结果通过文中设计算法提取的图像形状特征可使各标准测试图像间距离均值为0.2352。结论在Corel图像集上的检索实验结果优于RIM算法和FWTH算法,表明文中算法图像检索领域具有一定的应用前景。     

基于颜色内容的图像检索方法的比较

通过对基于颜色内容的图像检索技术的研究,提出了几种针对图像颜色内容的图像检索方法及其优化方案,并通过实验,分析和比较了在孟赛尔颜色空间(MTM)和传统HSV颜色空间下,一般直方图和累加直方图检索算法的性能和优劣性,所获成果对基于内容的图像检索技术的发展有一定的指导作用.     

利用Krawtchouk矩不变量实现基于形状的图像检索

图像在经过平移、旋转和尺度变化后是否仍具有很好的检索效果是基于形状的图像检索研究的一个难点.本文提出了一种利用Krawtchouk矩不变量实现基于形状的图像检索方法.该方法首先对图像进行灰度变换,然后提取图像的低阶矩,取16个低阶矩不变量作为图像的特征向量,并按照相似性度量输出相似图像从而实现基于形状的图像检索.文中给出了实验结果,并与基于几何矩不变量和基于Zernike矩不变量的图像检索方法进行了比较.结果表明本文的方法具有更好的检索性能,和上述两种方法相比,查全率分别提高了21.52%和7.6%,查准率则分别提高了16.25%和6.25%.     

基于ScSPM-Reranking的高分辨率遥感影像的检索

为了从高分辨率遥感影像中获取详细的地表地物信息,为城市规划、环境监测以及灾情分析提供可靠的数据,进行了高分辨率遥感影像的检索研究,包括对图像的特征提取和图像之间相似度的描述。为了提高图像检索精度,运用了采用稀疏编码(Sc)的空间塔式匹配(Sc SPM)技术和重排序(Reranking)技术,提出了基于Sc SPM结合Reranking(ScSPM-Reranking)的遥感高分辨率影像的检索方法。该方法首先使用Sc SPM提取空间场景的特征,然后结合这些特征使用cityblock距离进行初步检索,最后对初步检索的结果进行Reranking排序,获得高精度的检索结果。同其他检索方法进行了对比实验,实验结果证明,该方法具有较高的检索精度。     

基于字典统计耦合归一化多重距离的图像检索算法

目的针对当前彩色图像检索技术容易受到色彩的干扰,使其鲁棒性不强等不足,提出一种字典统计耦合归一化多重距离的彩色图像检索算法。方法首先将图像量化并转换成一维信号,然后引入字典统计,将一维信号进行字典编码,并计算编码后的图像多样值,在归一化字典距离的基础上嵌入字典编码图像的多样值,从而定义归一化多重距离(NMD)的相似度量准则,利用NMD对查询图像与数据库图像的多样值进行比较与识别,搜索出与查询图像具有相同特征的最相似图像,完成目标检索。结果在COREL数据库的实验结果表明,相对于当前常用的检索技术,该检索算法具有更高的查准率和查全率,可对彩色图像完成精确检索,有效减低了色彩对检索性能的干扰。结论文中算法具有较好的检索精度,能够较好地用于医疗、商标等领域的目标检索。     

Medical image registration‐based retrieval using distance metrics

In this article, registration and retrieval are carried out separately for medical images and then registration‐based retrieval is performed. It is aimed to provide a more thorough insight on the use of registration, retrieval, and registration‐based retrieval algorithm for medical images. The purpose of this work is to deal these techniques with anatomical imaging modalities for clinical diagnosis, treatment, intervention, and surgical planning in a more effective manner. Two steps are implemented. In the first step, the affine transformation‐based registration for medical image is processed. The second step is the retrieval of medical images processed by using seven distance metrics such as euclidean, manhattan, mahalanobis, canberra, bray‐curtis, squared chord, chi‐squared, and also by using the features like mean, standard deviation, skewness, energy, and entropy. Now images registered by affine transformation are applied for retrieval. In this work, both registration and retrieval techniques in medical domain share some common image processing steps and required to be integrated in a larger system to complement each other. Experimental results, it is evident that euclidean and manhattan produces 100% precision and 35% recall found to have higher performance in retrieval. From the four anatomical modalities considered (brain, chest, liver, and limbs) brain image has better registration. It is also found that though the registration of images changes the orientation, for better performance of images in clinical evaluation it does not widely affect the retrieval performance. In the medical domain the ultimate aim of this work is to provide diagnostic support to physicians and radiologists by displaying relevant past cases, along with proven pathologies as ground truth from experimental results. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 23, 360–371, 2013     

非负矩阵分解耦合视觉词典的图像检索算法

目的解决当前图像检索技术中,图像特征稀疏编码收敛速度慢,以及局部特征空间信息不足易导致检索误差较大等问题,提出一种基于l0稀疏约束非负矩阵分解耦合视觉词典优化的图像检索算法。方法首先,在非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的基础上,对系数矩阵设置l0个约束来限制其稀疏性,从而定义一种l0稀疏约束的NMF方法。再通过一种自适应序列词典初始化方案,从训练样本获得词典的初始估计。然后,利用l0稀疏约束的NMF来增强视觉词典,对图像局部描述符进行稀疏编码,并利用最大池化操作来生成聚合特征向量,从而保留局部描述符的关键属性。最后根据得到的特征向量,引入Minkowski距离来衡量查询图像与数据库的相似性,输出检索图像。结果实验结果表明,与当前图像检索方案相比,所提算法具有更高的查准-查全率和收敛速度。结论所提算法返回的图像与查询图像相似度高,在包装商标检索等领域具有一定的参考价值。     

基于FPGA的水溶膜生产裂纹图像识别

目的针对水溶膜(PVA)生产中出现的问题,设计一种基于FPGA的水溶膜裂纹图像检测系统,实现生产中产品质量的及时反馈。方法结合FPGA自身的优点构建系统硬件组成,设计与之相匹配的图像采集、数据存储、图像处理、图像显示等功能模块。对灰度变换、图像分割等传统图像处理算法进行优化,利用Xilinx公司的ISE软件在System Generator软件平台上对设计做仿真实验,将采集到的水溶膜裂纹图像进行图像处理,通过识别到的水溶膜质量缺陷来验证设计方案的可行性。结果仿真及实验表明,FPGA可以利用高速的数据并行处理方式来进行图像处理,并应用于水溶膜裂纹图像识别。结论该系统为水溶膜裂纹的自动识别提供了新的途经,具有一定的市场价值。     

A dynamic threshold-based local mesh ternary pattern technique for biomedical image retrieval

Many content-based image retrieval techniques like local binary pattern (LBP), local ternary pattern (LTP), local mesh peak valley edge pattern (LMePVEP), local mesh ternary pattern (LMeTerP), etc. extract texture features of an image for retrieval purposes. These techniques use fixed threshold to encode the input image and selection of such threshold value is not guided, that is, a chosen threshold may not be optimal for all images in the database. Moreover the performance of these texture-based static threshold algorithms also decreases if the input images are noisy. In this paper, a dynamic threshold value-based local mesh ternary pattern method is proposed in which the threshold value is chosen from the neighborhood of a central pixel using median of all pixels. The proposed modification reduces the overall effect of noise component and thereby improves the average retrieval rate (ARR) and average retrieval precision (ARP) of the original technique. The proposed modified technique has been compared with five other image retrieval approaches to prove its worthiness - the original local mesh ternary pattern technique (LMeTerP), a local ternary pattern technique (LTP), a Best ensemble technique, a multi-label classification CNN model and a CNN-based model of the proposed approach using a VIA ELCAP lung database and an Emphysema database. An improvement of 3.92% in ARR and 2.53% in ARP is observed over the basic local mesh ternary pattern method. Further the proposed modification has been combined with CNN concept and its results have also been analyzed.     

基于空间分布的图像检索算法研究

针对利用颜色直方图进行图像检索时存在的问题,提出了一种基于空间分布特征的图像检索算法.首先将图像分解为8个位平面,并采用其中对表征图像结构特征有意义的4个位平面的分布特征对图像内容进行描述,同时,为避免图像中像素灰度值的微小变化对位平面的影响,又提出采用位平面的格林码表示方法.考虑到位平面之间的相关性,设计了权值矩阵,采用马氏距离进行相似性度量.实验结果表明,该算法利用位平面分解的方法来提取颜色的空间分布信息,可避免颜色量化引起的误检问题,而且提取的特征矢量维数较低,具有较高的检索率.