基于颜色与形状图像检索的研究

针对图像检索技术中单一的底层特征检索效果差以及图像分割方法的优劣对形状特征提取造成的瓶颈问题,提出了一种颜色与形状相结合的新方法.其思想是采用颜色矩方法提取出九个颜色特征分量;通过Ostu闭值分割法计算出的阈值来确定Canny算子的高门限.从而采用改进后的Canny算子完成图像分割,进而提取出七个Hu不变矩形状特征分量;并利用图像检索的CBIR模型,将颜色特征分量与形状特征分量相结合.实现了一个图像检索系统.实验结果表明,提出的新方法改善了检索效果,而且对直方图具有双峰性的图像检索效果更好.     

基于相交颜色直方图的图像检索算法

提出一种基于相交颜色直方图的图像检索算法,该算法首先计算示例图像和被检索图像的相交颜色直方图,然后计算两直方图的相交距离,同时考虑各色在两图像中的分布情况。实验结果表明该算法不受背景颜色的影响。     

基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索系统工作效率,以人眼视觉感知特性为基础,结合局部图像相关性,提出一种基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索新方法.该方法计算反映局部区域变化的像素点颜色复杂度,利用颜色复杂度对每个像素点进行加权处理,构造能有效反映视觉感知特性的加权颜色直方图并进行图像检索.仿真实验结果表明,本文算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.     

基于颜色相关图和纹理矩的图像检索

基于内容的图像检索的关键就是准确地提取图像特征。目前常见的图像特征的分类有颜色、纹理和形状。提出了改进的图像相关图算法以及纹理矩算法,并采取有效的方法来结合这两种算法实现高效的图像检索,图像相关图不仅反映了图像的灰度统计信息,而且还反映了图像的空间特征和灰度的渐变度。纹理矩是通过计算图像局部区域的力矩来反映图像的纹理特征。二者相结合整合了图像颜色和纹理信息。实验证明,改进的图像相关图以及纹理矩算法优于传统算法,二者通过在有限的空间维度下的结合在很大程度上提高了检索精度。     

基于分块颜色矩和灰度共生矩阵的图像检索

颜色和纹理是描述图像内容的两个重要视觉特征,提出了一种基于分块颜色矩和灰度共生矩阵相结合的图像检索方法。根据图像背景内容的差异,将图像分成大小相等的子块,通过HSV颜色空间非均匀量化,计算子块的颜色矩来描述图像的局部颜色特征。整体图像采用灰度共生矩阵作为其纹理特征。结合两者采用加权欧式距离计算图像相似度,从实验结果中得出该检索方法的有效性。     

基于邻域颜色矩直方图的胃窥镜图像检索

针对彩色胃窥镜图像丰富的颜色信息,在HSV颜色空间量化聚类后,利用多邻域颜色矩直方图和原始的量化聚类直方图的方法,再运用PCA算法降维,进行检索,最后利用相关反馈技术进行多次检索。实验表明,利用该方法在各种性能评价指标下都具有较好的效果。     

基于全局不变矩和分块主颜色的图像检索算法

为充分发挥全局不变矩对图像形状信息着重考虑的优势,规避颜色直方图未曾考虑图像的空间位置以及常见分块策略忽略分块间的相互联系等弊端,提出一种改进的全局不变矩和分块主颜色相结合的图像检索算法。计算图像的全局不变矩,提取图像各分块主颜色,将两者进行归一化处理后进行线性加权求和,计算综合相似度。实验结果表明,该算法具有较高的检索精度,能够提高检索性能。     

改进的综合颜色纹理特征图像检索

提出一种使用颜色和纹理特征进行图像检索的有效方法。首先将图像进行合理分块,对每一分块使用离散余弦变换进行纹理特征提取,然后使用颜色矩对检索到的图像进行颜色特征提取。最后将查询图像的特征向量与数据库中图像的特征向量进行比较,以获得相似的图像。系统采用Corel公司的标准图像数据库进行实验。将单一特征图像检索与综合特征图像检索进行比较,实验结果表明,综合特征的检索更有效。系统检索结果的正确率为80%。     

基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索系统工作效率, 本文以人眼视觉感知特性为基础, 结合局部图像相关性, 提出了一种基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索新方法. 该方法首先对图像进行分块处理, 并计算出图像子块的颜色直方图; 然后结合反映局部区域变化的像素点颜色复杂度, 计算出图像子块的视觉权值; 最后利用视觉权值对子块颜色直方图进行加权处理, 并根据加权颜色直方图进行图像检索. 仿真实验结果表明, 本文算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像, 并且具有较好的查准率和查全率.     

基于颜色特征的图像检索技术

在基于内容的图像检索(CBIR)中,颜色特征作为图像的一种重要视觉信息,由于计算简单,鲁棒性强,已经得到了广泛的应用.从图像的颜色特征出发,针对颜色空间(颜色空间的转换)、颜色的量化(HSV颜色空间)、颜色特征提取及表示和颜色特征的相似性度量做了系统讨论和研究.接着通过经典的分块颜色直方图算法来介绍基于颜色特征的图像检...     

基于多邻域统计矩直方图的彩色图像检索

提出一种创新的基于多邻域统计矩直方图方法(MNSMH)，该方法在量化HSV颜色模型下，计算每个像素点不同邻域的统计矩，对每个邻域统计矩，计算它的归一化直方图．以这些直方图和颜色直方图一起作为图像的特征索引进行彩色图像检索．这些不同邻域矩反映了图像颜色的空间分布信息，而它们的直方图又是对整个图像的全局统计，对图像的平移、旋转和尺度不变．实验结果表明，该方法性能稳定，与两种基于颜色直方图方法相比，能够明显地提高检索率．     

一种基于基元的彩色图像检索方法

结合基元与颜色特征,提出一种基于基元的彩色图像检索算法,该算法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV空间上,并将图像量化为256种颜色,然后定义五种基元类型对图像进行基元分析得到基元图,利用颜色直方图描述基元图的颜色特征,利用改进的直方图相交算法进行相似度度量。实验结果表明：提出的算法能有效地去除背景颜色对图像目标的检索影响,而且较之用灰度边缘检测的边缘代替彩色图像边缘而进行的检索,能更好地反映彩色图像的纹理和边缘特征,具有较高的查准率和查全率。     

改进的基于颜色和SIFT特征的图像检索方法

针对全局灰度直方图缺少空间分布信息和SIFT特征匹配方法准确性不足的问题,提出基于分块的提取图像颜色矩方法,并改进了SIFT特征度量算法.然后将这两种改进算法相结合,并应用于图像检索系统中.实验结果表明,本文提出的算法在图像检索中取得了较好的效果.     

基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法

将数据挖掘的聚类算法应用到基于内容的图像检索中可以有效提高检索的速度和效果。模糊聚类算法更符合图像检索本身所具有的模糊性,但这种方法存在聚类分析时间过久影响检索性能的问题,因此本文提出了一种基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法。首先对图像库中的每幅图像进行分块,并提取出每一块的优化颜色特征信息;然后采用模糊C均值聚类算法对得到的颜色特征向量进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;最后计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度,按照相似度的大小返回检索结果。实验表明,本文提出的方法不仅具有较高的查全率和查准率,而且提取的特征维数较少,聚类时间短,检索速度快。     

一种基于颜色自动相关图与小波变换的图像检索算法研究

随着图像数据量的不断丰富和人们需求的不断提高,基于内容的图像检索技术成为一个重要的研究课题。本文研究了基于颜色相关图与小波变换的图像检索算法,利用颜色相关图与小波变换,把图像分块分别提取图像的颜色特征与纹理特征,实现了图像的检索。实验结果说明了算法的有效性。     

基于颜色和形状特征的图像检索方法

提出了一种基于颜色和形状特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取形状特征时,结合颜色量化结果,利用图像分割提取图像的形状特征,利用两特征的加权距离计算图像之间的相似度,而后进行图像检索。实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

基于二值信息的颜色和形状特征的图像检索

由于单一特征不足以准确地描述图像,提出了一种结合颜色、形状特征的图像检索方法.提出了新的用二值信息来表示图像的主色、全局色和形状特征的方法,并由此特征构造两个过滤器快速地过滤图像库中明显不相同的图像,以提高检索速度;采用改进的颜色直方图和形状基本特征进行相似度计算,为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,提出了一种动态调整两幅图像相似度中颜色特征和形状特征的权值系数的方法.文中方法与其它方法进行了比较实验,结果表明,该方法优于其它方法.     

基于二进制颜色相关矩阵的图像检索方法

提出一种基于二进制颜色相关矩阵的图像检索方法BMCCM。该方法利用RGB分量颜色不变量模型对原始图像进行量化,计算变换后图像的颜色相关矩阵,对相关矩阵进行二值化,并利用Jaccard系数衡量图像特征间的相似度,完成图像的检索。实验结果表明,BMCCM的检索准确度及效率明显高于颜色直方图和颜色(自)相关图。     

颜色和形状特征的商品图像检索技术的应用

针对基于内容的商品图像检索,提出了以颜色和区域形状为特征的检索技术方案.以非等间隔量化方法提取颜色直方图,同时设置显著水平阈值提取视觉主色,从而获取颜色特征.利用二维函数矩构造出的Hu矩特征值,并对矩特征值进行权重设置,提取了比较符合人类视觉的区域形状特征.两种特征组合检索,实现了商品图像的较高相似性度量的匹配.     

基于位平面颜色直方图的图像检索新方法

为了解决现有颜色直方图检索技术所存在的鲁棒性较差、特征维数过高等问题,本文提出了一种基于位平面颜色直方图的图像检索新方法.该方法首先结合噪声攻击特点(对高位影响较小),提取出重要的位平面图像并确定其视觉权值;然后构造出位平面图像颜色直方图;最后以位平面图像颜色直方图为特征,计算图像间内容的相似度并进行检索.仿真实验表明,本文方法不仅能够准确检索出用户所需图像,而且对光照、锐化、模糊等噪声攻击均具有较好的鲁棒性.