基于增强纹理谱描述符的图像检索①

提出了一种从图像低频信息提取纹理特征的方法。首先根据图像局部区域灰度均值与全局灰度均值间的关系,获取反映图像低频信息的二值图像;然后基于该二值图像,采用类似灰度共生矩阵的方法描述其纹理特征。实验结果表明,采用文中方法结合传统纹理谱描述符可有效提高图像检索的效率。     

基于局部方向纹理谱描述符的图像检索

提出了一种改进的局部方向纹理谱描述符。根据图像局部邻域中心像素及与其相对像素间的灰度关系及灰度差异关系来定义局部区域纹理方向,在此基础上结合中心对称局部二值模式的定义给出了新的局部方向纹理谱的定义。新描述符在不增加特征维数的基础上,更好地融入了局部纹理信息。采用不同图像库及不同评价准则进行图像检索对比实验,结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

基于增强纹理谱描述符的图像检索①

提出了一种从图像低频信息提取纹理特征的方法。首先根据图像局部区域灰度均值与全局灰度均值间的关系,获取反映图像低频信息的二值图像;然后基于该二值图像,采用类似灰度共生矩阵的方法描述其纹理特征。实验结果表明,采用文中方法结合传统纹理谱描述符可有效提高图像检索的效率。     

基于纹理谱描述子的图像检索

提出一种新的纹理谱描述子应用于基于内容的图像检索中.讨论了小波变换的思想和纹理谱概念的联系,根据纹理的视觉特性,提出纹理模式等价类的概念,设计出更合理的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征.该纹理模式刻画了领域内像素灰度变化模式,以纹理谱直方图方式表示图像纹理内容.分析了纹理谱的对称不变性和旋转鲁棒性的特点.应用于图像检索,与G曲or纹理特征相比较,该纹理谱描述子特征提取速度快,检索准确率高.     

一种新的局部纹理描述模式

提出一种新的图像局部纹理模式描述方法.首先通过比较8-邻域内像素灰度与邻域灰度均值的关系,对8-邻域进行二值化;然后将与邻域中心像素相对的水平、竖直及对角四个方向所得到的二进制序列的值和相应的权值模板对应相乘求和,就得到新的局部纹理模式;同时,文中对新纹理描述模式进行了进一步增强处理,兼顾了局部邻域的高频及低频特征.采用不同图像库进行实验,结果表明,新纹理模式的检索性能明显优于文中提到的其它方法,而且其特征维数还不到其它描述符维数的一半.     

基于纹理谱描述子的文档图像检索算法

新算法首先根据文档图像的特点分割图像文本区域,并将文档图像中字符的边缘信息使用纹理谱进行描述,计算纹理谱图像的直方图。相对于直接使用灰度直方图进行图像检索,该算法具有更好的区分度。实验结果表明,该方法具有很高的查准率,并对剪切、旋转操作表现出很好的稳定性,适合文档图像检索。     

基于LBP值对空间统计特征的纹理描述符

针对基于内容图像检索应用背景下局部二值模式(LBP)描述符缺乏空间描述能力及所需特征矢量维数较长的不足, 提出一种基于LBP值对空间统计特征构建的改进纹理描述符(ILBP)。ILBP描述符首先利用LBP微模式编码方法将原始图像转换为LBP伪灰度图像, 然后再提取出多个关于LBP值对空间分布关系统计值构成描述图像特征的特征矢量。在基于内容的图像检索原型测试平台上完成大量实验。实验结果表明, 与LBP及其各类变种描述符相比, ILBP描述符在进一步增强LBP描述符描述能力的同时大幅度压缩特征矢量维数, 具有更好的查询正确率和查询效率。     

谱聚类在图像检索中的应用

为了进一步提高图像检索系统的效率,提出了一种由谱聚类算法预处理的基于内容的图像检索方法.主要思想是在用户提出检索请求之前,利用谱聚类算法将初始图像库划分为若干子库;用户给出示例图片后,首先搜索与示例图片相似度最大的子库,再将搜索范围锁定在该子库内检索出与示例图片最相似的图片.实验表明,该方法在保持了较高查准率的同时,明显缩短了检索时间,提高了检索效率.     

基于Float-LBP算法的纹理图像检索

局部二值模式(LBP）仅依赖中心点和其邻域点在灰度上的差异,忽略了邻域点之间的浮动关系,导致表征能力较差,因此提出了一种改进的LBP算法。在对图像LBP二值化前,首先将邻域点按顺时针方向和其相邻的点进行比较得到一串类似于LBP算子的二进制序列;然后对这一序列进行十进制编码,并将这一部分的特征记作Float-LBP(F-LBP);最后再和原始的LBP算子提取的特征结合作为整幅图像的纹理特征。实验表明,通过F-LBP和LBP算子的结合,在保留局部微观纹理的前提下增加了更多的图像纹理分布信息,提高了算法的检索精度。     

基于方向导数纹理描述子的纹理图像聚类

在深入分析CS—LBP、ICS—LBP、FCS—LBP、ECS—LBP的基础上,提出了一种4维的快速纹理描述子。该描述子计算4个方向的方向导数,在维数由CS—LBP、ICS—LBP、FCS—LBP的16维降到了4维的同时,较CS—LBP、ICS—LBP、FCS—LBP、ECS—LBP具有更好的区分能力,对纹理图像的聚类准确度更高,描述子计算时间平均在CS—LBP、ICS—LBP、FCS—LBP、ECS—LBP的以内。     

基于内容的图像检索系统研究

对基于内容的图像检索系统进行了详细的分析研究,重点对颜色、纹理和形状等图像可视特征的提取和表示进行了研究,并简要介绍了基于内容的图像检索中图像语义的处理和应用,最后提出了CBIR系统及其相关技术的发展趋势和研究重点。     

MPEG-7纹理描述子的图像检索

利用MPEG-7中所制订的统一格式,来提取纹理图像的特征,其中使用了同构型纹理图像描述子、纹理图像浏览描述子和边界直方图描述子三种特征描述来检索图像。同构型纹理图像描述子是使用Gabor滤波器来加强特定纹理方向和纹理大小的信号,并计算在各个频道的能量强度。纹理图像浏览描述子也是利用Gabor滤波器来提取纹理的方向性,并利用找出的方向性经过投影和自相关函数来找出纹理大小,并判断规则度。而边界直方图描述子则是找出在图像区块中的边界型态,统计成直方图来作为特征。文中使用了上述三种描述子,实验结果显示可以检索出最相似的纹理图像,但是每种描述子仍有它使用的限制和缺点。同构型纹理图像描述子适合使用在同构型较高的纹理图像上;纹理图像浏览描述子对于非30倍数的角度较不敏感,容易出现误差;边界直方图描述子只适用于有明显边界分布出现的图像。     

Approximating Content-Based Object-Level Image Retrieval

Object-level image retrieval is an active area of research. Given an image, a human observer does not see random dots of colors. Rather, he/she observes familiar objects in the image. Therefore, to make image retrieval more user-friendly and more effective and efficient, object-level image retrieval technique is necessary. Unfortunately, images today are mostly represented as 2D arrays of pixels values. The object-level semantics of the images are not captured. Researchers try to overcome this problem by attempting to deduce the object-level semantics through additional information such as the motion vectors in the case of video clips. Some success stories have been reported. However, deducing object-level semantics from still images is still a difficult problem. In this paper, we propose a color-spatial approach to approximate object-level image retrieval. The color and spatial information of the principle components of an object are estimated. The technique involves three steps: the selection of the principle component colors, the analysis of spatial information of the selected colors, and the retrieval process based on the color-spatial information. Two color histograms are used to aid in the process of color selection. After deriving the set of representative colors, spatial knowledge of the selected colors is obtained using a maximum entropy discretization with event covering method. A retrieval process is formulated to make use of the spatial knowledge for retrieving relevant images. A prototype image retrieval tool has been implemented on the Unix system. It is tested on two image database consisting of 260 images and 11,111 images respectively. The results show that the color-spatial approach is able to retrieve similar objects with much better precision than the sole color-based retrieval methods.     

基于内容的图像检索介绍

基于内容特征的图象检索(CBIR)是目前国内外研究的一个热点。本文简要介绍了基于内容的图像检索技术的发展过程及主要原理,重点论述了基于内容的图像检索常用关键技术——图像视觉特征的描述和提取。     

基于内容的图像检索介绍

基于内容特征的图象检索（CBIR）是目前国内外研究的一个热点。本文简要介绍了基于内容的图像检索技术的发展过程及主要原理，重点论述了基于内容的图像检索常用关键技术——图像视觉特征的描述和提取。     

基于内容的图像检索研究

基于内容的图像检索是图像检索中较高层次的检索,文中对CBIR的各种特征提取方法进行了分析比较,最后指出了当前的研究热点和今后的发展方向。