图像检索中融合语义和底层特征方法的研究

针对基于内容的图像检索系统检索效率不高的情况,通过在低层视觉特征上提取图像的颜色和纹理特征和空间信息,综合图像的语义特征,实现了对图像数据库的检索,最后,为了提高检索效率,把相关反馈技术引入到图像检索系统中。实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率。     

基于Hadoop的海量医学图像检索系统

为了提高海量医学图像检索效率,针对单节点医学图像检索系统的缺陷,提出一种基于Hadoop的海量医学图像检索系统。首先采用Brushlet变换和局部二值模式算法提取医学示例图像特征,并将图像特征库存储于Hadoop分布式文件系统(HDFS);然后采用Map将示例图像特征与特征库的特征进行匹配,采用Reduce接收各Map任务的计算结果,并按相似度大小进行排序;最后根据排序结果找到医学图像的最优检索结果。实验结果表明,相对于其他医学图像检索系统,Hadoop的医学图像检索系统减少了图像存储和检索时间,提高了图像检索速度。     

基于云计算的医学图像检索系统

为了提高海量医学图像检索效率,提出一种基于云计算的医学图像检索系统。采用Brushlet变换和LBP算法提取医学示例图像的频域和空域特征,采用具有分布式、并行处理能力云计算将任务分配到各个工作节点共同完成医学图像检索,采用仿真实验对系统的性能进行测试。结果表明,相对于B/S单节点的医学图像检索系统,云计算的医学图像检索系统提高了图像检索速度和效率,尤其对于大规模医学图像检索优势更加明显。     

基于Spark平台的人脸图像检索系统

传统人脸图像检索技术处理大规模图像数据时检索效率较低。为此,基于视觉词袋模型与Spark分布式计算平台构建人脸图像检索系统。根据人脸图像空间分布特点提出局部区块划分方法,减少视觉特征数并提高流程并行度,同时结合SURF局部特征和HOG区块特征设计候选图像相似得分算法,提高检索准确率。实验结果表明,与基于Hadoop的检索系统相比,该系统索引构建和检索的效率较高,并且在海量图像数据场景下具有良好的可扩展性和并发性。     

利用图像综合特征检索卫星遥感图片

对于一个图像检索系统,最重要的是信息获取的有效性、效率和灵活性.提出如何综合利用颜色和纹理、不变矩和纹理特征设计图像检索系统检索卫星遥感图片.实验证明基于纹理和不变矩综合特征的检索效率较高.     

基于t-SNE卷积编码的图像检索方法

为了提高基于内容图像检索系统的速度和精度,提出了一种基于t-SNE卷积编码的图像检索方法。该方法首先采用一个高精度卷积神经网络模型提取图像特征,然后通过定量分析模型不同层特征的检索性能,选择出最佳特征。其次将选择出的最佳特征使用t-SNE方法进行编码,降低特征维度的同时进一步减少图像特征中的噪声。最后,利用降维后的编码特征,实现基于内容的图像检索系统。实验结果表明：随着特征维度的降低,卷积编码方法不但不会降低检索精度,反而在某些情况下会提高检索精度。采用16维卷积编码特征,就可以超过传统方法128维编码特征的检索精度。而一旦特征维度降低8倍,可以使得特征的存储空间缩小8倍,图像检索效率大幅提高。因此,该方法可以有效提高基于内容图像检索系统的速度和精度。     

面向海量植物图像的智能检索系统设计

针对传统软件技术设计的植物图像检索系统中存在无法实现智能检索、植物图像数量增长慢、检索系统难以扩容,以及当植物图像数量达到百万级以上时检索效率低和检索请求高并发时植物图像加载慢等问题,提出利用百度AI技术、ImageSharp图像分割技术和CV2颜色识别技术实现植物图像的智能检索。利用FastDFS技术实现检索系统的动态扩容、负载均衡和植物图像的快速加载,利用Solr搜索引擎技术提高海量植物图像的检索效率,利用Python爬虫技术不断丰富检索系统的植物图像从而实现检索系统的可持续化发展。实验结果表明,通过上述技术能够构建一个面向海量植物图像的智能检索系统。     

基于分块权值的语义图像检索

图像低层视觉特征和高层语义间的“语义鸿沟”是图像检索的关键问题.为了进一步提高基于语义的图像检索系统工作效率,以分块权值和视觉词库为基础,结合图像低层特征和高层语义的相关性,提出了一种基于分块权值的语义图像模型,该模型用来反映图像的视觉特性,对图像的高层语义进行有效检测,从而提高语义图像的检索效率.实验结果表明,该方法提高了语义图像检索系统的查全率和查准率.     

一种融合语义的图像检索技术研究

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。     

一种新颖的低层视觉特征到高层语义的映射方法*

通过在低层视觉特征上提取图像的局部颜色和纹理特征,再利用模糊神经网络建立低层视觉特征和高层语义特征之间的映射,实现了图像属性信息的有效传递和可靠检索.最后,为了提高检索效率,把相关反馈引进到图像检索系统中.实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率.     

分块检测与特征嵌入相结合的图像检索方法研究

要想提高图像检索的效率,需要考虑到两个方面的问题,图像的分类和匹配,采用好的方法对图像分类,可以使图像检索的结果更精确,再结合好的匹配方法加快检索速度,就会使图像检索的效率大大提高.所描述的图像检索系统,在图像分类时,先分块检测,再将综合分块检测的结果对图像进行分类,取得良好的分类效果.在图像匹配过程中,引用水印作为索...     

基于整体区域相似的互动式图象检索模型

高效的基于内容的图象检索在许多领域得到了广泛的应用 ,基于内容的图象检索研究领域已经建立了一些系统 ,但在实际使用中 ,这些系统均有如下欠缺 :(1)这些系统均期望以相同的方法来处理各种不同类型的图象检索 ;(2 )这些系统在设计时 ,均缺乏从使用者的需求出发 .实际上 ,由于不同的检索方式是针对不同类型的图象 ,为此 ,提出了一个基于整体区域相似匹配的图象互动式检索系统 ,该系统是一个基于小波变换的特征提取和图象整体区域相似的、语义分类和互动方法的图象检索系统 .与其他检索方法相比较 ,此方法允许自适应查找和互动 ,因此可缩小查找范围 ,以提高检索效率 .实验结果表明 ,该系统比其他一些系统精确和高效     

基于内容的产品图像检索系统研究与实现

为了更准确地描述图像的视觉特征,提高图像检索效率,研究提出了基于综合特征即颜色和形状的融合特征进行图像搜索的方法,并针对五金产品开发了一个基于此设计的原型系统。实验结果表明,该检索算法设计是可行的,提高了图像检索的准确率。     

基于内容的图像检索中的一种多维索引算法

由于图像信息越来越丰富,因此,基于内容的图像检索成为一个重要研究课题。在基于内容的图像检索中,需要解决的关键问题之一就是如何快速、有效地搜索。该文提出了一种与特征维数相关性极小的多维索引方法,从而提高了检索效率。该方法尤其适合于用户对查准率要求不高的情况下相关图像的查询。     

交互式遗传算法在基于内容的图像检索中的应用

基于内容的图像检索方法是根据图像所包含的色彩、纹理、形状以及对象的空间关系等信息，通过建立图像的特征矢量，并将其作为图像的索引来进行图像检索的技术，其检索效果与图像特征矢量的编码方式以及具体的图像检索方法都有着很密切的关系。为了提高图像的检索效率，提出了一种基于交互式遗传算法的图像检索方法，该方法首先采用“变均分单元”法对图像进行分割，并对图像的特征信息加以汇总，形成图像的特征矢量；然后在此基础上，使用“螺旋式”的图像拆分方式通过对图像特征数据进行编码来生成图像染色体，并使它参与遗传算法中的各种遗传操作。在图像的检索过程中，该方法采用交互式遗传算法，首先对系统在每一步提供的候选图像集进行评价，然后利用非均匀遗传算子来从图像库中选出接近用户需求的图像。进一步的实验肯定了其在基于内容的图像检索过程中的有效性，与其他相关工作的比较结果说明，该方法具有简捷、高效的特点。     

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。     

矢量量化用于颜色图像检索的改进方法

为了消除基于颜色的图像检索在颜色空间分布描述方向的不足,提出一种新的基于颜色的检索方法。引入颜色转移矩阵描述颜色的空间分布,再结合颜色直方图和颜色转移矩阵进行复合图像检索。同时通过矢量量化方法量化图像颜色得到颜色直方图和颜色转移矩阵,实现了在压缩领域进行图像检索,减少了额外计算负担。实验表明,该方法能有效提高检索效率和精度。     

基于MPEG-7多特征融合的图像检索技术

针对MPEG-7单一描述符特征检索效率低的问题,提出了主颜色和边缘直方图特征融合的检索算法。同时利用检索目标在图像中分布的特点,利用分块加权法来提高对检索主目标的检索准确度。实验表明,该方法在查准率和查全率均优于单一特征的检索算法,检索精度得到了提高。