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。     

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。     

基于颜色和形状特征的图像检索系统

随着信息技术的迅速发展,为了高效地从大量图像实例中找出有用信息,改善基于单一特征的图像检索方法的效率和准确性,提出基于颜色和形状信息的多特征图像检索方法,利用 VC++6.0工具开发图像检索系统.算法采用 RGB 颜色空间分块直方图和边缘形状 Sobel 算子相结合的算法提取图像特征.利用600幅756×504大小的 JPEG 四种分类场景图片构建图像库,通过实验,首先基于单一的颜色形状特征进行检索得到结果;再通过综合颜色和形状特征的检索算法实现基于多特征的检索,两次实验相对比结果表明多特征检索系统在实际应用中具有高效性和优越性     

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。     

一种基于语义网络的图像检索方法

当前基于内容的图像检索主要采用底层特征检索技术,如颜色、形状和空间分析。然而无法表达图像的高层语义信息,造成了检索结果的不精确。结合低层特征,提出一种基于关键字语义网络的图像检索方法。通过语义网络的不断完善,检索的精确度也将随之提高。     

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。     

利用分形编码进行基于形状的图像检索

分形编码在图像压缩方面取得了很好的效果,同时也能够用于基于内容的图像检索。该文结合分形技术,提出了一种有效的抽取特征检索图像的新方法。针对目前基于形状的图像检索领域中存在的问题,首先提出了一种通过构造不规则区域的相似膨胀分形编码算法,该算法能获得较高的压缩比。在图像检索中,该算法用一新的方式提取形状特征,实现了基于该算法的图像检索操作。实验结果表明该文算法能较好地描述图像的形状及空间分布信息,明显地提高了检索效率及准确度。     

基于DICOM文本与内容的医学图像检索系统研究

为辅助医师从海量医学图像中快速查找所需图像,提出了一种将DICOM文本信息和图像底层特征相结合的医学图像检索方法。从DICOM图像的文件头中提取文本信息,进行图像预筛选,提取图像的纹理及形状特征,通过设定权重将这两种特征相结合,进行基于内容的图像检索。实验结果表明,综合纹理和形状特征的检索方法优于单一特征检索方法,联合DICOM文本信息和底层特征的方法能明显提高检索的效能,使检索结果更接近于人的视觉理解。     

一个相关反馈三维模型深度图像检索算法

基于图像的三维模型检索比形状特征和拓扑结构特征具有更易于实现且检索效果好等优点,但现有基于图像的三维模型检索方法存在一些问题,如没有考虑三维深度信息、所提特征不能全部表达三维模型信息且不能实现用户交互操作等。对此提出一种基于深度图像的三维模型相关反馈检索算法:首先提取三维模型深度图像边界方向直方图和Zernike矩特征;然后利用特征距离度量进行三维模型检索,并采用相关反馈技术实现分类器的构造和模型的标注;最后利用调整好的权值分类器进行检索和标注。实验表明,该算法实现了三维模型的相关反馈检索和标注,提高了检索的精确性,并增强了系统的实用性,为进一步进行语义检索打下基础。     

基于相似膨胀的分形图像检索*

针对目前基于形状的图像检索领域中存在的问题,结合分形技术,提出了一种通过构造不规则区域的相似膨胀分形编码算法,该算法能获得较高的压缩比。在图像检索中,该算法用一种新方式提取形状特征,实现了基于该算法的图像检索操作。实验结果表明该算法能较好地描述图像的形状及空间分布信息,明显地提高了检索效率及准确度。     

基于BP神经网络的图像形状识别

图像形状特征的提取和描述方法是基于形状的图像检索的重要研究内容，本文根据形状特征的描述方法，对提取的形状特征参数抽取一组特征值，形成特征向量，并进行归一化，然后利用BP神经网络进行形状识别，取得了较好的实验效果，对基于形状的图像检索具有一定的指导意义。     

Image retrieval based on shape similarity by edge orientation autocorrelogram

This paper introduces a new feature vector for shape-based image indexing and retrieval. This feature classifies image edges based on two factors: their orientations and correlation between neighboring edges. Hence it includes information of continuous edges and lines of images and describes major shape properties of images. This scheme is effective and robustly tolerates translation, scaling, color, illumination, and viewing position variations. Experimental results show superiority of proposed scheme over several other indexing methods. Averages of precision and recall rates of this new indexing scheme for retrieval as compared with traditional color histogram are 1.99 and 1.59 times, respectively. These ratios are 1.26 and 1.04 compared to edge direction histogram.     

基于轮廓重构和特征点弦长的图像检索

轮廓描述法作为形状检索中最为关键的步骤,应体现目标的整体形状信息和重要特征点信息,并具备对噪声干扰的鲁棒性.提出一种基于轮廓重构和特征点弦长的图像检索算法,首先在目标轮廓提取的基础上分析轮廓的能量保持率,并进行轮廓的降维重构处理,从而减少了随机噪声造成的轮廓畸变.然后,通过新定义的支持域来计算轮廓点的特征强度,并分析了支持域半径与特征点提取结果的关系,从而筛选出有效的轮廓特征点.最后,根据轮廓点和相应特征点间的弦长关系构造轮廓特征函数,经相应处理后,最终得到的形状描述子满足不变性要求.大量实验结果表明,该算法无论是在常规样本库中,还是在噪声样本库中都具有更优的检索性能.     

基于小波和相对矩的形状特征提取与检索方法

提出了一种基于小波和相对矩的形状特征提取与检索方法。首先，对亮度图像进行小波多尺度边缘检测，得到多尺度边界图像；然后，计算每一尺度的7个不变矩，再转化为10个相对矩，所有尺度上的相对矩组成图像的特征向量；最后，对特征向量进行高斯归一化，用欧氏距离度量图像间的相似度，构建了一个基于形状特征的网像检索系统。实验结果表明，该方法具有明显的优越性和通用性。     

基于形状的高分辨率遥感图像特征提取方法

基于内容的图像检索的关键在于对图像进行特征提取。提出一种基于形状的高分辨率遥感图像特征提取方法。首先使用最小吸收同值核区SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算子对高分辨率遥感图像进行边缘检测,生成边缘图像。之后,对边缘图像计算其不变矩,作为该遥感图像形状特征的描述向量。试验结果说明,所使用的方法计算简便,速度快,而且该描述向量能够很好地代表图像的特征,具有较高的应用价值。     

基于形状不变矩的图像检索算法的研究

描述了一种基于Hu形状不变矩的图像全局形状特征提取方法和算法IMS。实验结果表明,使用IMS。算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变化的不变性,适合于进行图像形状的检索。     

基于链码的傅立叶描绘子在图象检索中的应用

形状是图象目标的重要特征,基于形状的图象检索近来在基于内容的图象库系统管理和应用中得到越来越多的重视。论文提出了一种基于边缘轮廓链码的傅立叶描绘子对目标形状的描述方法,分析并实验验证了该方法的各个性质,并讨论了它的实际计算问题。实验证明该方法性能稳定,具有很好的检索效果。     

基于三角剖分的形状检索算法

提出了一种基于三角剖分的形状检索改进算法.算法的基本思想是:先对图像进行边界跟踪和角点检测;然后寻找初始角点在边界跟踪中的对应点,并对找到对应点的角点按对应点在边界跟踪中的顺序进行排序;再对排序后的角点进行德洛内三角剖分,得到能表示目标真实形状的三角形序列;最后计算三角形序列的角度直方图作为形状特征进行相似性匹配.实验结果表明,该算法有较高的效率和检索精度.     

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.