基于分块主色调和纹理特征的彩色图像检索

提出一种基于分块主色调和纹理特征的彩色图像检索方法。该方法首先提取占彩色图像比重较大的前几种主色调,根据主色调将图像划分为不同分块,并以主色调作为各分块图像的颜色特征。然后,采用灰度共生矩阵算法,提取各分块的纹理特征。综合考虑各分块图像的颜色特征和纹理特征,从图像数据库中检索相似图像。实验结果表明,该方法具有较高的检索效率。     

基于颜色和形状的图像检索

在分析了基于图像颜色信息和空间信息进行图像捡索的基础上，提出了一种新的基于图像颜色和形状的图像检索算法。该算法采用HSI颜色空间，整幅图像首先被划分为具有固定尺寸的分块，对其中的每一分块，提取该分块的主色调作为该分块的颜色特征，对整幅图像采用主色调直方图作为其颜色特征；在对图像形状特征的提取上，针对图像1分量的每一分块，提出了分块平坦度和凹凸度的概念，并利用分块的这两个属性，将图像的分块划分为不同类别，同时采用不同类别分块的直方图作为图像的形状特征。试验表明利用该算法提取的图像的颜色特征和形状特征在进行图像检索时效果显著。     

一种利用颜色词检索图像的方法

在基于内容的图像检索中，图像的内容包括图像的低层视觉特征和高层语义。通常，前者是通过图像分析得到的数据，后者是用自然语言表示的概念词，但两者没有明显的联系。为了能够对彩色图像进行更有效的检索，试图将彩色图像的主色调数据与自然语言检索中的颜色词相结合，用于图像检索，并首先通过分析常用的颜色模型，提出了一种新的颜色模型和一种颜色相似度计算方法，然后在此基础上提出了一种提取图像主色调的方法，最后通过分析颜色命名系统，提出了一种利用颜色词检索彩色图像的方法，同时给出了初步实验结果。实验表明，这种方法在彩色图像检索中是有效的。     

主色调颜色特征的图像检索与分类

颜色是图像检索中应用最为广泛的特征之一。提出一种新的颜色特征提取方法,该方法在HSV空间运用聚类方法得到待分析图像的主色调,通过直方图分析得到整体的图像颜色特征,从而满足图像检索的需要。实验表明,提出的特征分析方法满足人类对图像颜色特征的主观感受。     

基于主色调匹配的图像检索方法

在基于内容的图像检索中，颜色作为图像的一种重要视觉信息已得到广泛应用。主色调可以反映一幅图像的基本面貌，其实质就是用较少的颜色来表示原图像，并且在视觉上与原图像相似。由此，利用人眼对颜色的感知进行相似色区间的划分，从而实现对颜色的量化，并利用量化后得到的图像直方图进行图像的相似度匹配，取得了满意的实验效果。     

一种基于主色调匹配的图像检索方法

在基于内容的图像检索中，颜色作为图像的一种重要视觉信息已得到广泛的应用，主色调可以反映一幅图像的基本面貌，其实质就是用较少的颜色来表示原图像，并且在视觉上与原图像相似，由此，在均匀颜色空间中利用聚类分析的方法将色彩聚类为几种主要颜色，从而实现对颜色的量化，并利用直方图表示主色信息，最后采用直方图交叉算法进行图像的相似度匹配，取得了满意的实验效果。     

基于图像颜色特征的图片分类系统

提出一种图像分类方法,该方法使用HSV颜色模型的统计直方图,将H、S、V三个分量单独处理,得到图像的特征包括主色调和主饱和度,并对图像进行分类。通过对比图像全局及局部颜色统计直方图的相似度来定义图像的相似度。     

基于聚类的图像视觉内容检索和索引

图像是一种典型的可以大量获取的多媒体数据，对它们进行内容管理具有实际意义，描述在BOIC系统中提出并实现的基于聚类机制的图像视觉内容检索和索引方法．首先给出以视觉特征、空间结构、语义注释等来表示图像内容的模型；然后给出基于该模型的三个检索算法，包括基于视觉感知的颜色检索算法、轮廓检索算法、主色调扩展检索算法；最后给出采用集簇算法时媒体数据进行聚类的索引机制．它建立聚类索引表来缩小查询范围，从而提高了检索效率。     

多分块主色与权值矩阵反馈的图像信息检索系统

图像检索是信息检索的重要内容。为了提高基于内容的图像检索效率．在主色调较明显的图像检索中,提出多分块策略算法;多分块及分块匹配便于控制检索的粒度．以及定位表现内容的主题画面。在此基础上加入分块的权值反馈进行多次检索可捕获用户意图．提高检索精度。在分析分块策略、颜色空间选取、矢量量化改进,权值矩阵更新等技术基础上,实现检索系统原型并进行对比实验。在“媒体眼中的广州”主题新闻数据库中的检索应用表明．多分块主色结合相关反馈相比全局检索和简单的分块直方图累加检索方法．提高图像检索的查准率．     

基于主色选择的CBIR检索

基于内容和图像检索（CBIR）是多媒体检索研究的前沿课题，利用颜色特征作为索引进行图像检索是最重要的战术，在提取图像主要颜色特征的基础上，进一步提取了相应的主色空间分布信息-主色矩特征，作为图像库的索引，在改进加权二次型相似性度量方法的基础上，提出了相应的主色多特征相似性度量方法，由于用户对图像中不同的主色具有不同的检索要求，提出了主色调选择的用户模型，用于更精确的图像检索，实现了WWW发布方式的CBIR原型系统，实验结果表明加入主色选择使得图像检索的效果更好。     

基于局部颜色空间特征的图像检索

基于图像中主要物体的尺寸动态地对图像分块来获得颜色的空间分布特征,并选取了符合人眼感知特性的HSV颜色空间进行非均匀量化,提取各个分块的主色及其所占的百分比作为颜色综合特征矢量,根据所提出的综合特征矢量给出相应的相似度计算方法,同时构造出相似矩阵进行基于颜色内容的图像检索,能通过调整各个分块的权值来进一步提高检索的精度,最后将文中提出的方法与传统的全局直方图方法相比较,可知文中的方法因为利用了动态分块的方法,考虑了颜色的空间信息以及权值的调整,从而取得了比较好的检索结果。     

主色提取的直方图峰值筛选与剔除方法

目的 针对已有主色提取方法中存在的严重误检和漏检现象以及要求主色数量固定等问题,在分析主色特征含义的基础上提出了一种用于主色提取的直方图峰值筛选与剔除算法。方法 首先根据像素的空间聚集度统计出图像的鲁棒颜色直方图,并提取其局部峰值形成候选主色集;然后根据各候选主色的隶属像素数和空间分布特征以及它们之间的共同相似像素数,对候选主色进行循环筛选;最后通过候选主色剔除过程,将隶属像素数目过少、空间分布过于分散或与其他候选主色差异较小的候选主色去掉,得到最终的图像主色。另外,针对已有主色评价方法比较片面的缺陷,设计了一个能够全面反映主色影响因素的主色综合评价模型。结果 大量的实验结果表明,本文算法提取的主色在代表图像颜色特征的有效性上超越了已有的方法,且本文算法平均评价分数是已有最高得分算法的1.1倍,相对提高了约10个百分点。结论 鉴于该算法所展示的优越性能,它在图像检索、分割和编辑等领域具有较大的潜在应用价值。     

综合分块主色和相关反馈技术的图像检索方法

图像数据的无序激增使得基于内容的图像检索技术成为研究热点,为了克服普通颜色特征不考虑颜色的空间分布的缺点,提出了一种多分辨率分块主色法的空间颜色素引技术,同时,还将相关反馈技术融合到多分辨率分块主色算法中,以改善检索效果,据此,实现了一个图像检索原型系统－－SmartEye,并依据所设计的评价实验,将SmartEye的检索结果与其它相关的方法进行了比较和分析,实验表明,文中的方法是比较有效的。     

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。     

综合颜色和局部空间特征的彩色图像检索方法

针对图像颜色空间的分布特性,提出一种用颜色色调直方图来表达图像的颜色特征;通过HSV颜色空间的三个独立分量表示方法来描述颜色的空间特征,具有旋转、平移、尺度不变特性。实验表明,该方法很好地克服了颜色直方图和颜色矩无法表达图像色彩的空间位置的缺点,显示了组合特征的图像检索特征的有效性和较高的检索准确性。     

基于分块主颜色匹配的图像检索

针对颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的问题,提出一种基于分块主颜色匹配的图像检索算法,对图像进行新的重叠分块,提取各分块的主颜色,将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中,并对图像各个分块的颜色特征采用不同的加权系数。实验结果表明,该算法在保持较高检索精度的同时,能够降低特征空间维度,提高检索性能。