基于多特征融合的图像检索算法

为有效提取和描述图像特征,提高图像检索性能,提出一种基于纹理、颜色和形状多特征融合的图像检索算法。检测彩色图像的边缘,对其进行变换得到基元图像。遍历基元图像得到基元共生矩阵,对每个基元求梯度值得到基元梯度直方图。将彩色图像量化到64色颜色空间,得到对应的颜色直方图。利用上述3个特征量描述图像特征,并用于图像检索。实验结果表明,与BCTF和MCM算法相比,该算法的查全率和查准率较高,计算复杂度较低。     

基于颜色和梯度方向共生直方图的图像检索

为有效融合图像的形状、颜色等特征,提出一种基元梯度方向共生直方图和颜色直方图的彩色图像检索算法。首先将图像划分为4×4互不重叠的基元,并根据基元的梯度平均幅值把基元分为视觉均衡基元和视觉非均衡基元;接着计算视觉均衡基元的平均颜色值,并将其在HSV空间中量化到72色颜色空间,构建视觉均衡基元颜色直方图作为彩色图像的局部颜色描述子;然后将图像中各像素点颜色值在HSV空间量化到72色颜色空间,获得图像的全局颜色直方图;最后在视觉非均衡基元中构建梯度方向共生直方图描述图像的形状特征。融合局部颜色描述子、全局颜色直方图和形状特征构成彩色图像检索特征矢量。实验结果表明,所提算法能够准确描述彩色图像的颜色和形状特征,具有很好的旋转不变性和尺度不变性。相似性度量非常有效,查全率和查准率均有较大提高。     

基于方块编码纹理特征的图像检索算法研究

提出了一种新的基于方块编码(BTC)的图像纹理检索算法.首先将检索图像分成互不重叠的子图像块,然后利用BTC的思想来对这些图像块进行编码,进而进一步定义图像的纹理基元并以此作为图像的纹理描述,提出了一种改进的基于纹理基元的灰度共生矩阵来获得纹理特征,以此进行图像检索.实验结果表明,文中提出的算法比传统的灰度共生矩阵算法和颜色共生矩阵算法具有较高的检索准确度.     

一种综合颜色和纹理特征的图像检索算法

对图像颜色特征和纹理特征进行了研究。在图像颜色特征方面,利用人类的视觉特性,对图像不同分块的主色进行确认和加权处理,获得加权主色颜色特征;在纹理特征方面,利用统计法和结构法构造灰度-差分基元共生矩阵来提取纹理特征。在此基础上,通过高斯归一化方法将颜色特征和纹理特征进行综合,形成最后的图像检索特征,并给出了利用该特征的图像检索算法。实验结果表明,所提出的灰度-差分基元共生矩阵特征提取较传统的灰度共生矩阵特征更加精细,在此基础上综合利用颜色和纹理特征的图像检索方法具有更好的检索精度。     

一种基于颜色基元共生矩阵的图像检索方法

提出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。对图像进行分块,确定图像中的颜色连通区域集,提取图像中各颜色连通区域对应的4种颜色基元共生矩阵特征,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,该方法能有效地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。     

基于色彩共生矩阵的CBIR方法

介绍了一种基于色彩共生矩阵提取颜色-纹理特征的图像检索方法。在灰度共生矩阵方法的基础上,发展出色彩共生矩阵方法,解决了灰度共生矩阵方法不能有效处理真彩色图像的缺陷,并从色彩共生矩阵中提取颜色和纹理特征用于图像检索。该方法易于实现、特征库简洁高效,且具有较好的检索效果。     

图像纹理特征新定义

为了更好地描述图像的纹理特征,定义了灰度-基元共生矩阵.该矩阵将描述纹理特征的统计方法和结构方法结合起来,描述图像的灰度分布情况,具有一定的旋转不变性.为了减少共生矩阵的计算量,采用了正规化处理方法.     

基于颜色和基元特征的图像检索

为了有效地提高图像检索性能,提出一种基于基元特征和颜色特征相结合的图像检索方法。检测彩色图像的边缘梯度,对其进行变换获得基元图像。以基元图像的重心为基准点计算各点到重心的距离,求得基元重心距离直方图。对基元图像中的每一个基元在4个不同方向投影,求得基元投影直方图。将彩色图像在RGB空间量化到64色颜色空间,得到彩色图像的颜色直方图。利用以上3个直方图描述图像特征,并用于图像检索。实验结果表明,该算法的查全率和查准率均有较大提高。     

基于四像素共生矩阵的图像检索

传统的灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法,它在图像理解和计算机视觉研究领域已得到了广泛的应用。为了更有效地进行图像检索,提出了一种新型的共生矩阵描述子,它是通过描述4个像素的空间相关性来进行图像检索。利用该共生矩阵描述子进行图像检索时,首先在RGB颜色空间中计算彩色梯度,然后利用四像素共生矩阵来描述图像特征,并用于基于内容的图像检索。实验结果表明,四像素共生矩阵描述子能够结合颜色、纹理和形状特征,因此检索性能优于灰度共生矩阵和颜色相关图。     

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。