基于内容的图像检索技术

目前各行业对图像的使用越来越广泛,如何有效、快速地从大规模图像数据库中检索出需要的图像,是目前一个相当重要而又富有挑战性的研究课题.但传统的图像检索技术是基于文本的检索技术,这种方法虽然简单易行,但存在一些致命的缺点,严重影响了对图像信息的有效使用.为了克服传统方法的缺点,提出了基于内容的图像检索技术,该技术能够全面客观地提取图像内容,能有效地获取所需的视觉信息,能使图像数据库中的信息得到有效的管理.     

基于颜色特征的图像检索方法

针对颜色特征在基于内容的图像检索领域的重要作用,阐述了表示图像颜色的常用颜色模型,给出了几种图像颜色特征提取和颜色的相似性度量方法,并对各种方法的检索性能进行了对比分析,得出相应结论。     

基于内容的图像检索

主要围绕基于内容的图像检索的相关技术进行了研究。设计分析了基于内容的图像检索系统的具体结构,研究了结构中各模块的具体内容。并且用Matlab软件工具基本实现了基于内容的图像检索,以手机图像为例,验证了算法的正确性。     

基于图像直方图混合度量匹配的图像检索

本文通过分析图像的空间信息和颜色之间的相关性，提出一种基于直方图混合度量的图像检索方法。实验证明本文提出的方法其检索效果明显优于传统直方图方法。     

SS*:一种嵌入视觉特性的多维图像索引算法

图像检索因信息量巨大，查询速度至关重要。一种有效的方法是对图像特征进行多维索引，然后按多维索引算法检索。但是，现有的多维索引算法并不是专门针对图像数据库设计的，没有考虑图像的视觉特性，检索性能不理想。文章针对图像信息的特点，结合SS多维索引算法，设计了一种新的基于内容的图像检索的多维索引算法——SS^*算法。实验表明，该算法对图像检索是有效的。     

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中的一种多粒度组合查询方法

将图像分成不同层次度量时，由于不同层对最后结果所起的作用不同，因而在合并不同层产生的结果集时，应该考虑应用非线性变换。文章在图像信息的层次化描述模型的基础上，提出了一种用神经网络组合不同层的查询结果的方法，实验表明该方法是可行的。     

图像区间模糊模型及其在图像检索中的应用

在HSV颜色空间下,通过非均匀量化方法,构建了图像区间模糊模型.在此模型下,图像可以看作是一个区间模糊集合(IVFS,interval-valued fuzzy set).IVFS之间相似性度量可以用来衡量图像之间的相似程度.给出一种基于LP范数距离的IVFS集合度量(简称IVFSLp)并将它应用于图像检索中.实验数据表明:IVF-SLP与直方图距离(histogram distance)和普通模糊集的相似性度量(general fuzzy similarity measure)相比具有更好的性能.     

图像检索中基于复杂图像特征的相似度计算

图像相似性度量技术是图像检索中的一个重要问题。为了达到图像检索的目的,需要对图像提取出来的特征进行相似度计算。针对图像内容的不同属性,应采用不同方法计算其相似度,同时采用信息测度概念衡量图像描述的复杂程度,并改进了Shannon概率信息测度方法,用于对检索结果的排序。     

基于情感模型的感性图像检索

感性信息处理是让计算机能够模仿和识别用户的情绪、感觉和感情，实现和谐的人机交互，达到“以人为本”。通常人们用一些形容词来表达自己的情绪，本文提出了一种情感模型用来处理这些表达心理的形容词，从心理学的“维量”思想出发，采用语义量化技术和因子分析的方法建立情感空间，并分析情感空间的相似性度量方式；抽取图像的颜色和形状特征作为图像的感性特征，采用径向基函数神经网络将图像由特征空间映射到情感空间，在情感空间内实现图像的感性检索，取得了较好地实验结果。     

基于颜色直方图的图像检索技术

使用颜色空间分布熵来表示图像的颜色空间分布特征,结合图像的颜色直方图特征,采用加权综合法和比例系数法表示图像的综合特征,设计了基于颜色直方图和图像空间分布熵的图像检索算法.利用查全率和查准率对算法进行了评价.通过实验分析比较可知,所设计的方法具有较好的查准率和查全率.     

Semantic-Sensitive Satellite Image Retrieval

Content-based image-retrieval techniques based on query scenes are a powerful means for exploration and mining of large remote sensing image databases. However, the gap between low-level unsupervised extracted features in content-based retrieval and the high-level semantic concepts of user queries limits the performance. Therefore, this paper proposes a specialized approach using a context-sensitive Bayesian network for semantic inference of segmented scenes. The regions' remote sensing related semantic concepts are inferred in a multistage process based on their spectral and textural characteristics as well as the semantics of adjacent regions. During the actual retrieval, the semantics are employed for the extraction of candidate scenes which are evaluated and ranked in a consecutive step. The approach was implemented and compared with a different strategy that utilizes the extracted features from the imagery directly to infer the semantics. In summary, the developed system achieved higher precision and recall rates using the same training data     

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像数据库检索技术是当今的一个研究热点.本文介绍了基于内容图像检索的基本原理、检索方式和关键技术,并列举了几种较为先进的图像检索系统.最后探讨了当前研究中存在的问题以及今后的研究方向.     

基于内容的图像检索系统

基于内容的检索，是指直接利用图像的各种特征进行检索。通过比较图像间这些特征的接近程度，可从数据库中查找到视觉上最相近的图像或视频片段。文中介绍了一种基于内容的图像检索系统，检索算法综合了图像的纹理、边缘和颜色特征。分别介绍了图像的纹理、边缘和颜色特征的提取方法，以及基于内容的图像检索系统的实现，并给出了试验结果。     

基于内容的图像检索方法

综述了基于内容检索技术的进展,并对其主要方法如基于颜色、形状、纹理等图像检索技术进行了论述,介绍了几个典型的基于内容的图像检索系统.通过综述指出了今后的研究方向.     

Perceptual Image Indexing and Retrieval

We describe a perceptual approach to generating features for use in indexing and retrieving images from an image database. Salient regions that immediately attract the eye are large color regions that usually dominate an image. Features derived from these will allow search for images that are similar perceptually. We compute color features and Gabor color texture features on regions obtained from a multiscale representation of the image, generated by a multiband smoothing algorithm based on human psychophysical measurements of color appearance. The combined feature vector is then used for indexing all salient regions of an image. For retrieval, those images are selected that contain more similar regions to the query image by using a multipass retrieval and ranking mechanism. Matches are found using the L₂ metric. The results demonstrate that the proposed method performs very well.     

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.     

基于形状的图像检索技术研究

基于形状的图像检索技术是基于内容的图像检索技术的一个重要组成部分。现有的形状特征检索技术主要集中在形状特征的提取及相似性度量、形状特征与颜色和纹理特征结合、形状特征与高层的语义特征结合的研究。在分析现有的基于形状的图像检索技术的一些关键技术的基础上,对基于小波-傅里叶特征(WFD)的形状检索方法进行了研究,并提出了一些改进算法。结合Matlab和ACCESS实现了一个基于形状的图像检索实验系统,建立了用户界面,选取与设计了4个图像测试集,使用检索性能评价方法对形状特征的检索结果进行了客观的评价。实验结果表明,利用本文所提出改进的形状特征进行检索取得了较好的检索效果。     

基于内容的图像检索

基于内容的图像检索技术在数字图书馆、网络信息安全、预防犯罪、知识产权、医疗诊断、地理信息系统及遥感等领域有着广泛的应用。他是目前图像检索技术中比较前沿的研究热点。对基于内容的检索技术的研究意义和研究现状进行了阐述;着重介绍了基于内容(颜色、纹理、形状)的图像检索技术;最后介绍了基于内容的图像检索的发展方向。     

一种综合纹理和像素中心的图像检索方法

随着多媒体技术和因特网的发展，基于内容的图像检索已经成为多媒体处理中的关键技术。本文在单一纹理特征检索的基础上提出了利用综合纹理和像素中心两个特征共同进行检索的方法。对真实图像库的检索实验表明．综合特征检索比单一特征检索更符合检索要求，因此能取得更好的检索效果。