基于内容特征的图像数据库检索技术及实现

随着图像数据库容量的增大,迫切的需要提高对数据库内图像进行检索的准确率和效率,基于图像内容特征的检索技术发展是一个重要的提高检索效率的途径。本文在分析了基于内容特征的图像检索技术基础上,针对多维索引技术发展及图像数据库的特点,提出了一种新的改进NB-Tree的基于颜色特征的图像检索技术,通过引入新的信息特征矢量,实现了检索效率的提高,并给出了一个具体的实例验证了技术的正确性。     

基于颜色和纹理特征的遥感图像检索

针对单一特征遥感图像检索的局限性和传统综合特征检索方法计算复杂度高的问题,提出了一种基于纹理特征和颜色特征的遥感图像的检索。在分析了现存遥感图像的检索方法后,得出了用颜色特征及Gabor小波提取出的纹理特征进行图像检索的总体思路。设计了一组多尺度和多方向的滤波器组,优化并选择滤波器组的各参数。首先对图像进行滤波,然后再进行纹理特征的提取,最后用颜色直方图对遥感图像进行颜色特征提取,最终将融合这两种图像特征,设计并实现一个基于颜色特征和Gabor小波纹理特征的图像检索原型系统。在进行图像检索时将纹理特征和颜色特征融合对图像库进行图像检索。由实验结果表明,所提出的方法是有效的。     

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。     

全局及其个性化区域特征的图像检索

交通领域个性化图像检索的关键是根据业务需求通过重点监控车辆的个性化特征 在海量数据库中进行匹配,其目的是捕获与重点监控车辆相关的卡口信息。目前的图像检索算法包括基于文本的图像检索、基于内容的图像检索方法和基于语义的图像检索。针对交通领域的图像检索需求,提出了一种基于全局以及个性化感兴趣区域特征的图像检索算法。通过使用交通图像库进行检索验证,对个性化特征进行精准滤除,从而得到准确的检索结果。实验表明,此种基于全局特征结合个性化感兴趣区域特征的图像检索算法解决了CNN高层特征对个性化局部特征描述能力低、检索耗时等问题,并通过个性化局部特征提高了检索效果,使得检索率、平均准确率都达到90%,呈现出较好的检索效果,计算速度快,具有较强的鲁棒性和实用性。     

基于卷积神经网络的图像检索算法研究

由于互联网+时代的到来,在线图像的数量急剧增加,基于内容的图像检索引起了很多关注。传统的检索方法由于图像表达能力不强,使得检索效率低下,不利于大规模图像检索。因此,提出一种新的基于卷积神经网络的图像检索算法。设计一种新型的端到端的卷积神经网络结构,同时学习基于概率的语义信息相似性和图像特征相似性;引入主成分分析方法,对深层特征进行降维的同时降低信息的损失;通过距离函数计算目标图像与数据库图像的距离,实现检索。在Image Net-1000和Oxford 5K数据集上的实验结果表明,该方法能够有效地增强图像特征的表达能力,提高检索性能,优于对比方法。     

基于兴趣点和边缘特征的图像检索方法的研究

提出了多种图像特征相结合的图像检索新方法.该方法把兴趣点和边缘作为图像中用户关注的线索,设计了一种基于兴趣点和边缘特征的图像检索新方法.它综合考虑了图像的全局形状特征、颜色及其空间分布信息,不仅克服了单一特征无法真正表征图像的缺陷,同时保证了检索算法对图像旋转、平移的识别不变性.进行检索时,可根据兴趣点的数目自适应地改变兴趣点和边缘特征的相似性权重,增加了系统的有效性.与同类方法相比较表明,该方法有效提高了图像检索的准确率.     

基于粒子群优化的多特征融合的商标图像检索

提出一种基于粒子群优化的多特征融合的商标图像检索方法,该方法可自动优化多特征融合的权重,提高图像检索系统的自适应性,解决了多特征商标图像检索中的权重分配问题。在1 000幅图像构成的商标图像库进行检索实验,实验结果表明,与基于单一特征的检索方法和一些多特征融合的检索方法相比,提出方法的检索性能最优。     

基于智能体和本体的WEB图像检索模型

针对基于关键词WEB图像检索中的语义缺失问题,利用本体的方法描述WEB图像的语义特征,构建了基于智能体和语义特征的WEB图像检索模型,该模型以领域Ontology描述WEB图像的语义特征,通过多个Agent模块分工协作,完成满足用户请求的WEB图像检索.并在Corel提供的图像上进行了仿真实验,验证了该模型解决了基于关键词WEB图像检索模型中的语义缺失问题,提高了WEB图像检索速度和准确率.     

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。     

几种基于内容的图像检索的方法

基于内容的图像检索(CBIR)技术依赖于对图像特征(例如颜色直方图、纹理、草图、形状等)的提取,相对于传统的基于文本的图像检索方式,这种方式提高了检索效率和检索的准确率。文中主要介绍了基于颜色和基于纹理特征这两种特征提取方法。这两种方法既能够反映全局特征,又能够兼顾所感兴趣区域的局部特征,是基于内容的图像检索的两种非常有效的方法。     

一种基于混合特征核的图像检索方法

为了更准确地描述图像的视觉特征,提高图像检索的查准率与查全率,提出了一种基于混合特征核的图像检索方法.该方法提取图像的颜色、纹理、SIFT特征,引入高斯核函数,建立图像的混合特征核模型,在高维的核空间进行基于核的图像聚类.实验表明,该混合模型与传统多特征融合方法以及单一特征核方法相比,能够更好地表示图像的视觉特征,提高检索的查准率和查全率.     

基于多特征融合和相关反馈的图像检索

鉴于单一视觉特征不能很好地表达图像内容,提出一种融合图像颜色、形状、纹理特征的图像检索方法。最后采用支持向量机（SVM）的相关反馈算法提高图像检索的准确度,缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟。实验结果说明提出的方法具有良好的检索性能。     

基于内容的标准烟叶图像数据库检索

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。     

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。     

一种基于区域综合特征的图像检索方法

提出一种基于目标区域的图像检索方法,首先采用颜色聚类的分割方法将图像分割成不同的区域,提取每个区域的颜色、位置、形状等低层特征,然后提出一种相似度计算方法实现图像的相似性度量。为了提高图像检索的准确度,最后采用支持向量机（SVM）的相关反馈算法。实验结果表明,基于目标区域的图像检索效果比基于全局图像特征的检索效果有较好的改善。     

基于边缘和颜色特征的图像检索技术

提出了一种综合运用边缘和颜色特征进行图像检索的方法.该方法首先利用Matlab实现基于数学形态学的多结构元的边缘提取,并通过圆环划分法在HSV空间上量化得到颜色直方图,然后根据边缘和颜色特征的不同特性,采用不同的分块方法提取图像特征,突出了目标重要性的同时又兼顾了颜色的旋转不变性.本文根据该方法设计并实现了一个基于边缘和颜色特征的图像检索系统.实验结果表明,综合运用边缘和颜色特征进行图像检索,可显著提高图像检索系统的查全率和查准率.     

基于视觉显著图的彩色图像检索

为提高图像检索效率,提出一种基于视觉显著图的彩色图像检索方法。利用视觉显著图去除原图中与检索任务无关的背景信息,保留用户感兴趣的图像区域信息,采用小波域的BDIP-BVLC方法提取图像特征,并引入二次查询度量策略进行距离度量。实验结果表明,与基于显著性加权的检索方法相比,该方法的平均查准率较高。     

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。     

一种多特征融合的外观设计专利图像检索方法

提出一种多特征融合的外观设计专利图像检索方法。采用Hu不变矩和高斯描绘子两种算法描述图像形状特征;采用加权法融合形状特征和Gabor小波提取的纹理特征;用Adaboost算法进行相关性反馈。实验结果表明,提出的方法可以有效地实现外观设计专利图像的检索。