利用小波和矩进行基于形状的图象检索

形状是图象中目标的重要特征,基于形状的图象检索近来在基于内容的图象库系统和管理和应用中得到越来越多的重视。现已研制的系统存在两个问题。一是性能的不稳定性;二是相对平移,旋转和尺度变换的变化性,针对上问题,该文提出了一种新的基于形状的图象检索算法。此算法先对亮度图象图象进行小波模极大值变换以得到多尺度的边界图象,再利用７个不变矩提取每一尺度边界图象的特征,所有尺度上的矩共同组成图象的特征向量。图象的     

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。     

几何误差和数值误差最小化的Zernike矩

形状特征提取和表示是基于内容图像检索的重要研究内容之一.提出一种几何误差和数值误差最小化的Zernike矩方法,并且把这种方法应用于形状特征提取和表示.该方法把图像中的兴趣区域映射到单位圆里,通过计算变换后图像在Zernike多项式上的投影来取得Zernike矩,并且通过把心理生理学的研究成果引入Zernike矩的计算过程来提高系统的检索性能.通过实验对传统Zernike矩方法、几何误差和数值误差最小化的Zernike矩方法进行了比较,发现从重构角度采用几何误差和数值误差最小化的Zernike矩方法优于采用传统Zernike矩方法.而从检索角度采用几何误差和数值误差最小化的Zernike矩方法的系统比采用传统Zernike矩方法的系统具有更好的检索性能.     

一种二维极坐标傅里叶描述子在图像检索中的应用

在图像检索中,形状描述是图像内容描述的关键部分。目前已经存在的大多数形状描述符均是基于某一特定应用的,不具有通用性。文章提出了一种基于二维极坐标傅里叶变换的傅里叶描述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。实验结果表明,该描述符通用性强,鲁棒性高。     

一种基于形状特征的颅骨图像检索方法

提出了一种基于内容的颅骨图像检索方法，介绍了基于内容的医学图像检索系统结构，阐述了图像预处理方法和特征参数提取过程。实验表明，该方法能检索出有相同病理特征的相似颅骨图像。     

Zernike矩在基于内容的医学图像检索中的应用

介绍了Zernike矩的基本性质，讨论了Zernike矩在基于图像内容检索中的应用。     

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。     

基于内容的图象检索及其相关技术的研究

基于内容和图象检索技术，即从大量的静或活动视频图象库中检索包含目标物体的图象，在高度信息化的今天，已成为内容图象库中图象信息组织和管理不可缺少的技术术。     

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．     

基于最小外接圆补偿机制的形状图像检索

提出了一种新的基于最小外接圆补偿机制的二值形状图像检索算法,其不仅提取了目标区域的特征,而且补偿了目标最小外接圆下的背景区域特征。提取常用于描述区域特征的Hu不变矩和Zernike不变矩作为图像特征,不变矩特征具有平移、缩放、旋转不变性。图像相似度用归一化特征向量的欧氏距离表示。该方法不仅计算简单,而且可有效补偿人眼的视觉感受。通过大量实验表明,该算法较仅基于目标区域的检索算法取得了更好的检索精度和回召率。     

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.     

基于区域伪Zernike矩的商标图像检索

研究商标图像检索问题,针对在二值商标图像检索中要求准确、高效,因此确定出目标像素点的区域分布形式,解决商标形状特征,对平移、旋转、比例以及起始点等变化下特征不变性问题,提出了一种基于区域伪Zernike矩的提取图像形状特征的算法。算法根据图像目标区域的最小外接圆进行区域划分,提取区域的伪Zernike矩来描述图像形状特征进行商标检索。通过仿真实验证明,区域伪Zernike矩的提取图像形状特征的算法具有良好的平移,旋转及比例不变性,并用有较强的抗噪性。     

基于Zernike色度分布矩的彩色图像检索算法

以对立色度空间及Zernike矩理论为基础,提出一种基于Zernike色度分布矩的彩色图像检索方法。该方法首先将彩色图像从三维RGB颜色空间转换到二维对立色度空间,以获得图像像素的色差度量值。然后结合Zernike矩相关知识,在二维色度空间中计算出各像素的Zernike色度分布矩,最后将Zernike色度分布矩作为图像颜色特征,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该算法能够准确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。     

基于四叉树和边界不变矩的图像检索

为使四叉树算法在图像检索领域中得到有效应用,分析基于内容的图像检索对目标物体形状的需求,提出一种基于四叉树和边界不变矩的图像检索方法,构建图像检索系统,并选取5种不同类型的图像进行分组实验。仿真实验结果表明,该方法简单有效、复杂度低,能够提高图像的检索效率。     

三种图像检索技术的比较研究

图像检索是很多研究中的关键技术,本文对图像检索的现状和发展趋势进行了全面的综合论述,根据不同的图像索引对基于文本的图像检索、基于内容的图像检索和基于语义的图像检索这3种流行的图像检索技术进行了深入的讨论.通过广泛收集资料,对几种技术进行了比较性研究.最后,提出了图像检索技术的发展趋势和研究方向.     

一种基于Zernike矩形状检索的新算法

高维Zernike矩作为图像检索的形状特征描述子,具有描述图像区域细节信息的能力,能够全面有效地表征图像的内容。但是高维的矩存在着“维数灾难”的问题,不仅使算法的复杂度增大,而且会增加不必要的信息,造成主要信息混淆,影响对图像的描述。提出了流行学习的方法来处理冗余的数据信息。在通过拉普拉斯图保持局部样本数据不变的情况下,引入了全局算法来保证样本的整体性。考虑到信息之间的相关性而影响投影的准确率,对其进行Schur特征值分解,得到正交基向量,从而使数据重构相对容易,并且Zernike矩的旋转不变性仍能保持下来,使检索得到的图像更加符合人眼视觉效果。该方法在检索性能上优于传统的局部保持投影方法,检索效果有明显的提高。     

一种基于颜色矩和多尺度纹理特征的彩色图像检索方法

特征提取是基于内容的图像检索的关键步骤,仅基于一种特征的方法只能表达图像的部分属性.由于对图像内容的描述比较片面,缺乏足够的分辨能力,在图像有较大变化的场合常不能取得理想的检索效果.提出了一种基于图像颜色和纹理的图像检索方法,颜色特征采用颜色矩,纹理特征采用小波多尺度高频子带的方差特征.采用组合特征进行图像检索,选择MPEG推荐的ANMRR方法对两种特征间的权值分配进行分析.实验表明,该方法具有很好的检索性能.