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传统的基于内容图像检索(CBIR)及跟踪算法主要利用图像的颜色、纹理等特征进行相似性比较,但大量的实验和应用也表明利用颜色和纹理进行图像相似性比较在空间结构和对象形状上难以精确控制,致使图像检索经常出现一些不可预料的结果。为了提高图像在形状、颜色及纹理上的检索精度,提出了一种综合颜色和图像轮廓曲线特征的检索方法。该方法分割图像并提取图像中感兴趣对象的轮廓,对提取的轮廓进行仿射变换及最小值化处理,经处理后的轮廓带有边缘的完整信息,具有几何不变性;利用聚类的颜色信息,提取主聚类的直方图,所提取的直方图不仅包含了主聚类的颜色信息也包含了该聚类的空间位置信息。利用检索对象与被检索对象的颜色距离直方图及轮廓曲线距离偏差的加权平均度量检索及被检索对象的相似性。实验结果表明,针对基于感兴趣对象的图像检索问题,给出了一种具有高度检索精度的算法。 相似文献
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一种基于形状特征的图像检索方法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文主要提出了一个在形状轮廓的傅立叶描述子基础上,进行基于形状特征的图像检索的理论方法。该方法首先对图像进行预处理,利用多闽值颜色分割法提取出图像的前景对象,再采用轮廓跟踪法得到该对象的形状轮廓特征,并采用傅立叶描述子对轮廓加以描述。最后利用欧几里得距离进行相似性比较。为了验证方法的有效性,本文建立了一个基于形状检索系统的框架,实现结果和算法分析表明,该理论方法的算法复杂度为0(n^2logn),对基于形状检索的图像检索系统是有效和合理的。 相似文献
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为了提高图像检索的准确率和速度,提出了一种多特征组合的图像检索算法。在颜色空间非均匀量化的基础上,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;基于改进的灰度共生矩阵提取纹理特征参数;利用Krawtchouk矩不变量提取图像的形状特征;基于贡献度聚类并建立特征索引库。融合上述特征计算图像间的相似度,使用特征索引对图像进行快速检索。实验结果表明,提出算法的检索精度有较大提高,能快速检索出用户所需的图像。 相似文献
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针对已有的基于形状的图像检索中目标形状描述方法的不足对其进行改进。首先对目标图像进行一系列预处理,得到图像的外部轮廓,利用改进的霍夫变换提取目标轮廓的线性特征;然后引入成对几何特征即有向相对角和有向相对位置来描述图像的形状;最后利用直方图相交算法衡量图像特征间的相似度。实验证明,利用本文改进的方法所描述的形状属性来检索数据库中的图像具有较高的效率。 相似文献
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针对基于内容的图像检索系统检索效率不高的情况,从目标图像外轮廓特征的提取、图像外轮廓特征的描述方式、图像轮廓的语义描述方式和相似度测定4个方面对基于内容的图像检索的研究状况进行了分析和研究。综合图像的外轮廓特征及轮廓的语义描述来实现对图像数据库的检索。实验结果表明,该方法提高了图像检索的精度和效度。 相似文献
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提出一种基于改进SC形状上下文描述子的叶片图像特征提取方法.利用颜色聚类分割图像,使用Ostu算子实现二值化处理,提取图像边缘轮廓,结合形状上下文(SC)描述子提取图像轮廓特征,计算匹配代价矩阵,利用匈牙利算法获得最小匹配代价.结果表明该算法具有较高的识别准确度. 相似文献
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从图像数据库中快速、准确地检索出所需要的图像,具有广泛的应用前景。针对使用单一图像特征难以准确表达图像之间的差异问题,提出了一种利用颜色聚类分割和形状特征提取的图像检索算法。选择符合人眼视觉特征的HSV空间,分别重组最能描述图像颜色特征的H分量和形状特征的V分量;用K均值聚类算法对两个分量进行聚类分割,得到目标物体;提取目标物体的Hu不变矩和傅里叶描述子来描述形状特征;用欧式距离进行相似度测量并用于图像检索中。采用不同类型图像进行实验,结果表明该算法优于使用单一特征和一般分割方法的图像检索技术。 相似文献
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基于内容的标准烟叶图像数据库检索 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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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. 相似文献
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基于手绘草图的三维模型检索(SBSR)已成为三维模型检索、模式识别与计算机视
觉领域的一个研究热点。与传统方法相比,基于卷积神经网络(CNN)的三维深度表示方法在三
维模型检索任务中性能优势非常明显。本文提出了一种基于手绘图像融合信息熵和CNN 的三
维模型检索方法。首先,通过计算模型投影图的信息熵得到模型的代表性视图,并将代表性视
图经过边缘检测等处理得到三维模型投影图的轮廓图像;然后,将轮廓图像和手绘草图输入到
CNN 中提取特征描述子,并进行特征匹配。本文方法在Shape Retrieval Contest (SHREC) 2012
数据库和SHREC 2013 数据库上进行实验。实验证明,该方法的效果较其他传统方法检索准确
度更高。 相似文献
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目的视觉目标的形状特征表示和识别是图像领域中的重要问题。在实际应用中,视角、形变、遮挡和噪声等干扰因素造成识别精度较低,且大数据场景需要算法具有较高的学习效率。针对这些问题,本文提出一种全尺度可视化形状表示方法。方法在尺度空间的所有尺度上对形状轮廓提取形状的不变量特征,获得形状的全尺度特征。将获得的全部特征紧凑地表示为单幅彩色图像,得到形状特征的可视化表示。将表示形状特征的彩色图像输入双路卷积网络模型,完成形状分类和检索任务。结果通过对原始形状加入旋转、遮挡和噪声等不同干扰的定性实验,验证了本文方法具有旋转和缩放不变性,以及对铰接变换、遮挡和噪声等干扰的鲁棒性。在通用数据集上进行形状分类和形状检索的定量实验,所得准确率在不同数据集上均超过对比算法。在MPEG-7数据集上精度达到99.57%,对比算法的最好结果为98.84%。在铰接和射影变换数据集上皆达到100%的识别精度,而对比算法的最好结果分别为89.75%和95%。结论本文提出的全尺度可视化形状表示方法,通过一幅彩色图像紧凑地表达了全部形状信息。通过卷积模型既学习了轮廓点间的形状特征关系,又学习了不同尺度间的形状特征关系。本文方法... 相似文献
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