基于颜色分布特征的图像检索

颜色直方图是基于内容的图像检索（CBIR）中的一种重要特征，然而其完全丢弃了图像颜色的空间分布信息，为了有效地利用图像颜色的空间分布信息，提出采用颜色分布熵（CDE）描述图像颜色的分布特征，并根据人的视觉特性及信息熵的特性，提出了进一步的改进算法。同以往的方法进行比较结果表明，该方法在图像的相似性检索时是很有效的，并具有较高的检索效率。     

基于方块编码的图像纹理特征提取及检索算法

针对灰度共生矩阵（GLCM）在提取纹理特征时存在的问题,提出一种基于方块编码（BTC）的图像纹理特征的检索算法。首先将图像分成互不重叠的子图像块,然后利用BTC的思想对这些图像块进行编码,进而定义图像的纹理基元并以此作为对图像的纹理描述,并提出采用一种改进的基于纹理基元的共生矩阵来获取纹理特征。实验结果表明,该方法既有效地利用了图像的纹理信息,又考虑了图像的空间和形状信息,具有较好的检索效果。     

基于ROI的图像检索算法研究

针对全局特征的图像检索不能很好地满足用户的意图和基于图像分割的检索过分依赖复杂的图像分割算法二者的不足。在基于子图的检索思想的基础上，给出了一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法。该算法无需对图像进行复杂的分割就能提取对象特征，实验证明该算法具有简单、高效、查全率较高的优点。     

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像数据库检索技术是当今的一个研究热点.本文介绍了基于内容图像检索的基本原理、检索方式和关键技术,并列举了几种较为先进的图像检索系统.最后探讨了当前研究中存在的问题以及今后的研究方向.     

基于内容的图像检索方法

综述了基于内容检索技术的进展,并对其主要方法如基于颜色、形状、纹理等图像检索技术进行了论述,介绍了几个典型的基于内容的图像检索系统.通过综述指出了今后的研究方向.     

基于颜色矢量角的彩色图像检索算法研究

通过分析利用颜色直方图进行图像检索时存在的问题,提出了一种基于图像边缘空间分布特征的图像检索算法.即利用颜色矢量角对亮度不敏感,对色度和饱和度敏感的特性来提取图像的边缘信息.在图像的边缘空间,提取图像边缘点的颜色矢量角直方图,以此来描述图像的内容.该算法充分利用了图像的颜色信息、边缘信息及形状信息,实验表明该算法具有较好的光照不变性、尺度不变性、平移不变性和旋转不变性.     

医学图像检索中基于加权马氏距离的相关反馈方法

针对医学数字图像,提出了一种将动态权重调整与加权马氏距离相结合的相关反馈方法.修改了检索策略,提高检索的查全率和查准率.克服了欧氏距离在计算相似度时特征向量间属性相关的问题,减少冗余,提高了检索精度.实验结果表明,该方法能有效利用用户反馈信息,改善检索性能.     

基于深度学习的图像检索技术应用

文章指出数字检索技术的快速发展,给数字图书馆、新闻媒体、医学图像管理、卫星遥感图像、商业在线销售等行业带来新的应用增长点,传统的基于文本的图像检索技术在检索效率和精准度方面都效果不如人意。随着人工智能技术的发展与运用,结合深度学习的感知哈希图像算法得到较快发展,更快的促进了图像检索技术的广泛应用。     

基于DCT压缩域的图像检索方法

本文提出了一种基于DCT(Discrete Cosine Transform)压缩域的图像检索方法.对于DCT编码的图像数据,在不需要完全解码的情况下,直接抽取图像的内容特征进行图像检索.首先,重组DCT域的频率系数,使其具有方向性、多分辨率等特点,并利用这些特点提取图像的大致轮廓.接着统计图像轮廓的连通直方图(CRH:Connected-Region Histogram),进行图像检索.并利用DC图的灰度直方图对检索结果进行重新排序.这种检索方法对灰度、旋转、平移等都具有一定的鲁棒性,具有较好的检索效果.     

改进的基于直方图和空间特征的图像检索

在主要面积直方图算法的基础上,分析了图像灰度连通区域的空间分布特征,并结合主要面积直方图进行图像检索,进一步提高了算法的检索性能.同时,结合人眼视觉特性,对图像的灰度进行了量化,在不降低检索性能的基础上降低了计算和时间复杂度.     

综合利用边缘和颜色特征的图像检索

分别介绍了图像边缘和颜色特征的提取方法，及基于内容的图像检索系统的实现。试验结果表明，在图像检索时合理利用图像的边缘和颜色特征，可有效地提高系统的检索性能。     

利用图像纹理特征的图像检索

随着多媒体技术的发展，大容量图像库得到了广泛的应用，基于内容的图像检索（CBIR）技术则是进行管理和检索的有效手段。介绍了利用图像的纹理特征进行图像检索的方法、具体算法和CBIR系统的实现，给出了试验结果。     

基于内容的图像检索与MPEG-7

随着数字图像信息的高速膨胀与增加,基于内容的图像检索技术已经成为了一个被广泛关注的研究领域.与此同时,国际标准MPEG-7的制定,极大的促进了这一领域的发展.本文将主要对基于内容的图像检索的研究现状以及关键技术进行了分析,介绍了MPEG-7标准的相关内容,并在此基础上提出一种基于MPEG-7标准的图像检索系统模型.     

基于多尺度欧拉矢量的图像检索算法

在分析以往基于边缘的图像检索算法的基础上,提出了一种基于多尺度欧拉矢量的图像检索算法.该算法针对灰度图像,以小波变换为基础,利用小波模极大值对图像进行多级小波分解,得到多尺度下的边缘图像,针对每一幅边缘图像,计算其欧拉数,构造一个欧拉矢量,作为对图像特征的描述.同时,考虑到欧拉矢量之间的相关性,设计了相关权值矩阵,提出采用马氏距离进行相似性度量.该矢量不仅能很好的表示图像的形状特征,而且具有平移、尺度和旋转不变性,同时它又是图像的一个整体特征,能刻画图像的拓扑结构.实验结果表明该算法计算简单,有效,匹配快速,检索结果比较理想.     

基于感兴趣区域多特征加权融合的图像检索算法

基于内容的图像检索有着广阔的应用前景,但存在检索性能不高的缺点.综合兴趣点和多特征融合的优点,提出一种基于感兴趣区域多特征加权融合的图像检索算法.采用Harris算法提取图像的兴趣点,确定感兴趣区域;再采用累积灰度直方图、共生矩阵和形状不变矩分别提取感兴趣区域的颜色、纹理和形状特征;经归一化后,最后采用距离函数级融合来度量图像的相似度,以检索图像.实验表明,算法有效地提高了图像的检索性能.     

基于位平面分布熵的图像检索算法

该文针对利用颜色直方图检索时存在的问题,提出了一种基于位平面分布熵的图像检索算法。首先将图像分解为8个位平面,然后采用对表征图像结构特征有意义的4个位平面的信息熵组成的熵矢量来多层次地对图像特征进行描述。为了避免图像中像素灰度值的微小变化对位平面的影响,又提出了采用位平面的灰度码表示方法。同时,考虑到位平面间的相关性,设计了相关权值矩阵,并采用马氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该算法具有较高的检索率。     

基于Radon和小波变换的图像检索

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法.对原始图像进行坐标系的方向归一化,再对方向归一化后的图像进行Radon变换.根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性.采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此作为纹理特征进行图像检索.基于纹理特征的试验结果表明该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与其他算法相比具有较高的检索率.     

一种基于颜色连通的图像纹理检索新方法

提出并实现一种结合图像颜色连通区域信息及其纹理特征的图像检索新方法.首先提取图像的分块主颜色,根据提出的相关颜色定义,搜索确定图像中的颜色连通区域集.然后,提取图像中各颜色连通区域对应的四种颜色共生矩阵特征,利用针对该特征设计的图像相似性度量函数实现基于内容的图像检索.实验结果表明,该方法能有效结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有良好的检索效果和性能.     

浅谈DIP在视频点播技术中的应用——基于内容的颜色特征图像检索系统

以基于内容的颜色特征图像检索实例系统为基础,研究RGB与HSI颜色空间内,全局直方图,累积直方图,局部累加直方图对图像的描述。以之为特征,再引入欧氏距离的相似性度量方法实现基于内容的图像检索。并成功实现了在数字计算机上的基于内容的颜色特征图像检索系统,并提出该技术应用于VOD的构想。     

基于内容的图像检索技术研究

在对海量的图像数据进行检索时,传统的基于数值/字符的信息检索技术并不能满足要求.因此,基于内容的图像检索技术(CBIR:Content-Based Image Retrieval)的研究应运而生,并引起了广泛关注.本文主要讨论CBIR研究中的一些关键问题:图像的内容特征及其提取、特征之间的相似度计算、查询条件的表达、检索性能的评价、压缩域的图像检索技术等等,并指出了一些可值得深入研究的方向.