一种基于区域颜色特征的图像相似性匹配算法

在基于内容的图像检索中,普通的基于颜色特征的相似性匹配算法丢失了图像颜色的空间信息,影响到相似匹配的精确度.为了提高图像检索的效果,提出一种基于区域颜色特征的图像相似性匹配算法.该算法在提取图像颜色统计特征的同时,考虑其空间分布,从而提高了图像检索的查准率,具有较强的实用性.     

一种新的基于加权颜色特征的图像检索算法

针对传统基于颜色直方图为特征的图像检索算法的不足,提出了一种新的颜色特征提取算法.利用模糊C均值聚类(FCM)对HSV空间的颜色信息进行聚类,然后对颜色信息进行加权颜色直方图统计,得到主颜色直方图.实验结果表明,新的加权主颜色直方图的图像检索算法比传统颜色直方图具有更高的检索精度.     

基于小波模糊聚类区域分割的图像检索

基于内容的图像检索是近年来的研究热点,本文给出一种基于区域分割的图像检索算法。算法首先对图像按JPEG2000标准进行小波变换,对变换得到的低频子带提取一定的颜色和纹理特征用于模糊聚类,从而将图像的低频子带分割为一定的区域,将分割结果映射回整幅图像,提取整幅图像各个区域的特征矢量,用于区域相似度比较,最后按照一定的区域匹配准则得到整幅图像之间的相似度。实验结果表明,本文算法具有良好的图像检索性能。     

改进的综合BTC颜色矩和DT-CWT的图像检索算法

特征提取是基于内容的图像检索中的关键技术.针对基于单一特征检索效果不理想的问题,提出一种改进的综合颜色和纹理特征的图像检索算法.该算法在YIQ颜色空间中进行特征提取,首先结合方块编码(BTC)的思想,提取颜色矩作为颜色特征;采用双树复小波变换(DT-CWT)提取纹理特征,融合两种特征并利用相似性度量方式进行图像检索.实验结果表明算法所提取的颜色、纹理特征更利于检索,使用综合特征检索的平均查准率比同类算法更高.     

一种基于颜色连通的图像纹理检索新方法

提出并实现一种结合图像颜色连通区域信息及其纹理特征的图像检索新方法.首先提取图像的分块主颜色,根据提出的相关颜色定义,搜索确定图像中的颜色连通区域集.然后,提取图像中各颜色连通区域对应的四种颜色共生矩阵特征,利用针对该特征设计的图像相似性度量函数实现基于内容的图像检索.实验结果表明,该方法能有效结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有良好的检索效果和性能.     

一种改进的综合BTC颜色矩和DT-CWT的图像检索算法

摘 要：特征提取是基于内容的图像检索中的关键技术。针对基于单一特征检索效果不理想的问题,提出一种改进的综合颜色和纹理特征的图像检索算法。该算法在YIQ颜色空间中进行特征提取,首先结合方块编码（BTC）的思想,提取颜色矩作为颜色特征;采用双树复小波变换（DT-CWT）提取纹理特征,融合两种特征并利用相似性度量方式进行图像检索。实验结果表明算法所提取的颜色、纹理特征更利于检索,使用综合特征检索的平均查准率比同类算法更高。     

基于颜色和空间特征的彩色图像获取方法

本文针对基于内容的彩色图像相似性获取问题,提出了一种新的相似性获取方法,它既考虑了颜色内容特征,也包含了图像的空间关系特征.文章设计了无序矩阵来描述图像空间位置的相对关系,这种无序矩阵具有对旋转和平移不变性的特点.在进行图像间相似性测量时,首先用颜色直方图相交法对图像全局颜色分布进行相似性测量,再对得到的候选图像队列用新的算法进行测量,剔除不相似的图像.新的测量算法既考虑了颜色内容的匹配,同时也考虑了空间相似性的因素.用不同类型的图像对这种方法进行实验,其结果表明,它在彩色图像相似性检索时是很有效的,具有较高的检索精度.此外,它在图像发生小的旋转和平移等形变时,表现出较高的可靠性.     

一种基于多特征融合的相似图像检索方法

提出一种基于多特征融合的图像检索方法。首先基于采用HSV颜色空间统计向量、Canny算法和Gabor滤波的方法,分别提取图像的颜色、形状和纹理特征,并提出用图像感兴趣区域的长宽比值R作为尺寸特征。然后通过计算图像颜色和纹理的欧氏距离,同时结合形状匹配程度来判断图像的相似性,并且利用R值确定图像的尺寸相似性约束区间。实验结果表明,相较于采用单一颜色或纹理特征的检索方法,采用本方法的检索提高了查准率和查全率。     

基于分块颜色直方图和GWLBP的图像检索算法

为了提高多特征融合图像检索的效果,本文提出了一种基于分块颜色直方图和GWLBP的图像检索算法。算法采用K-means均值聚类对RGB颜色空间进行颜色聚类,再将4×4均匀分块图像分成9个子块,提取每个子块的颜色体积直方图,并赋予不同权值计算颜色特征;利用Gabor滤波器组对输入图像进行不同分辨率和方向滤波,然后将不同方向上局部滤波器输出结果与全局滤波器输出结果的平均值进行比较,并进行二值化,据此提出3种不同的GWLBP算子来提取纹理特征。最后对图像的颜色和纹理特征高斯归一化,采用加权平均来融合颜色和纹理的特征距离。通过实验仿真可知,与其他3种算法相比,本算法对正常和有旋转倾向的图像都有较高的查全率和查准率。     

基于PCA-K-means的卫星遥感图像的颜色特征提取技术

结合主成分分析（PCA）和K均值聚类算法（K-means）的特点,本文提出了一种对卫星遥感图像进行颜色特征提取的PCA-K-means算法.该算法去除了图像的R、G、B之间的相关性,在动态聚类的基础上,采用基于区域分类的空间一致性原则合并空间信息,使得该方法能高效的描述卫星图像的颜色特征.实验结果表明,该方法识别性能好,准确度高,是对多频谱遥感图像的颜色特征提取的一种有效的方法.     

融合多特征的图像检索算法

针对单一特征不能很好地表述图像的问题,提出了一种融合多特征的图像检索算法.首先,提取查询图像和图像库中样本图像的GIST(Generalized Search Tree)特征,用欧氏距离衡量图像间的GIST相似度值,根据查询图像的GIST特征在图像库中进行检索,将结果按相似度进行排序;然后,提取查询图像和返回结果中前k幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征,使用BBF(Best Bin First)算法进行特征匹配;最后,通过特征点匹配点对数排序并返回检索结果.实验在改进的Corel1000数据集上进行,与传统的单特征图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了较好的检索效率.     

综合颜色和形状特征的图像检索

提出了一种组合颜色和形状特征的图像检索方法，将彩色图像转变成灰度图象，计算查询图像和数据库图像的直方图距离，通过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。通过实验表明该组合方法优于单纯特征的图像检索。     

基于分块颜色特征和相关反馈的图像检索技术

在基于内容的图像检索(CBIR)中,对于传统的颜色直方图完全没有空间分布信息,提出了一种新的分块划分,并且结合颜色特征的图像检索方法。该方法结合了图像的整体与分块颜色分布,两幅图像之间的相似度为整体相似度和分块局部相似度的加权和,并且在检索中加入相关反馈技术,针对检索结果适当地调整权值,以达到更新图像整体与局部颜色特征的权重的目的。最后,实验结果表明该算法能很好地提高检索性能。     

一种改进的颜色匹配对图像检索算法

以子块直方图彩色图像检索算法为基础， 分析了进一步利用图像空间相似信息的颜色匹配对检索算法的性能。在子块直方图的构成、直方图距离值的归类等方面提出了行之有效的改进方法；给出了子块大小、相似度阈值等参数选择的优化原则，使查准率、查全率等检索性能指标得到了较大的提高，得出了几个有用的结论并形成了实验系统。     

纹理图像检索的不同相似性度量方法的比较研究

图像特征和相似性度量方法的选取是基于内容图像检索的一个关键环节。针对该问题，提出一种基于整数小波包分解的纹理特征检索方法。通过连接小波包分解后各尺度内和尺度闯不同频带的小波系数，提取标准方差和均值信息描述纹理。此外，对8种相似性度量方法进行了分析和比较。通过对纹理库的检索实验表明，与传统的距离测度相比，Canberra和Bray—Curtis距离测度能有效地提高图像的检索性能。     

基于内容的图像检索技术研究

在对海量的图像数据进行检索时,传统的基于数值/字符的信息检索技术并不能满足要求.因此,基于内容的图像检索技术(CBIR:Content-Based Image Retrieval)的研究应运而生,并引起了广泛关注.本文主要讨论CBIR研究中的一些关键问题:图像的内容特征及其提取、特征之间的相似度计算、查询条件的表达、检索性能的评价、压缩域的图像检索技术等等,并指出了一些可值得深入研究的方向.     

基于内容的图像检索技术的研究与实现

如何为内容丰富多变的大量图像数据编制索引并利用该索引进行高效地相似检索是研究的核心问题。相似图像检索系统通过图像特征提取器提取图像的特征,提供访问图像内容的方法;距离函数是用来计算这些特征之间相似程度的主要工具。实验证明,该系统可以高效地为用户检索出指定特征的图像,对实际应用具有重要的价值。     

机动目标的逆合成孔径雷达成像原理与算法

对于非合作的机动目标,由于目标相对于雷达射线的姿态和转速难以测定,而且是时变的,因而给逆合成孔径雷达(ISAR)成像造成较大困难.本文讨论了这种情况下成像的一般原理,并对机动性不太大,散射点子回波多普勒变化满足一阶近似条件时,提出了实用算法.实测数据的处理结果说明新算法是可行的.     

基于内容检索的图像数据库流水索引法的研究

图像数据库容量的增长,需要研究高效的索引技术来支持快速相似性检索的要求。总结了图像数据库检索技术的发展轨迹和特点,针对基于内容的图像检索技术中的局限性,从计算机底层硬件的角度提出了基于内容检索的流水索引法。该方法将基于内容的图像检索技术与CpU流水线结构紧密结合,对检索算法进行优化,通过举例比较,说明可提高图像数据库基于内容检索的速度。     

一种新的图像检索方法

常规基于内容图像检索的方法是提取图像的颜色、纹理等物理特征,运用相似性度量准则从图像库中查询相似的图像。为了提高图像检索的正确率,这里提出改进的方法。具体方法是:提取图像的物理特征,并将特征作为支持向量机(SVM)的输入向量,对图像进行分类,然后利用分类结果,对检索图像进行相似性匹配,从同类图像中找出相似的图像。实验结果显示,该方法的检索结果优于常规方法。