Statistical framework for image retrieval based on multiresolution features and similarity method

The advent of large scale digital image database leads to great challenges in content-based image retrieval (CBIR) method. The CBIR is considered an active area of research; however, it comprises a strong backdrop for new methodologies and system implementations. Hence, many research contributions focus on these techniques to enable higher image retrieval accuracy while preserving the low level computational complexity. This paper proposes a CBIR method, which is based on an efficient combination of multiresolution based color and texture features. This paper considers color autocorrelogram of the hue(H) and saturation(s) components of HSV color space for color features, and value(V) component of HSV color space for texture features. These two image features are extracted by computing co-occurrence matrix at optimum level image, which is the basis for the formation of feature vector. Though the optimum level is constructed based on wavelet transform, which contains a few dominant wavelet coefficients. The efficiency of the proposed system is tested with standard image databases, and the experimental results show that the proposed method achieves better retrieval accuracy at optimum level; moreover, the proposed method is very fast with low computational load. The obtained results are compared with existing techniques such as orthogonal polynomial model, multiresolution with BDIP-BVLC method and GLCM based system, and results reveal that the proposed method outperforms the existing methods.     

综合contourlet变换和颜色特征的图像检索算法

针对单一特征图像检索效率不高的缺点,提出一种基于轮廓波变换(contourlet)和颜色直方图的多特征检索方法.Con-tourlet变换采用"双重滤波器组"结构,具备多分辨率、多方向性和各向异性等性质,能以接近最优的方式表示图像的边缘.颜色直方图计算简单,具有旋转、平移的不变性.本算法充分利用Contourlet变换后系数分布特点和HSV空间颜色直方图的旋转平移不变性,构造图像的特征向量,以Euclidean distance作为相似度量标准进行图像检索.实验结果表明,提出的算法具有更高的查准率.     

Feed-forward content based image retrieval using adaptive tetrolet transforms

This paper proposes a new approach for content based image retrieval based on feed-forward architecture and Tetrolet transforms. The proposed method addresses the problems of accuracy and retrieval time of the retrieval system. The proposed retrieval system works in two phases: feature extraction and retrieval. The feature extraction phase extracts the texture, edge and color features in a sequence. The texture features are extracted using Tetrolet transform. This transform provides better texture analysis by considering the local geometry of the image. Edge orientation histogram is used for retrieving the edge feature while color histogram is used for extracting the color features. Further retrieval phase retrieves the images in the feed-forward manner. At each stage, the number of images for next stage is reduced by filtering out irrelevant images. The Euclidean distance is used to measure the distance between the query and database images at each stage. The experimental results on COREL- 1 K and CIFAR - 10 benchmark databases show that the proposed system performs better in terms of the accuracy and retrieval time in comparison to the state-of-the-art methods.     

一种基于区域综合特征的彩色图像检索方法

提出了一种基于区域综合特征的彩色图像检索算法.该算法首先结合MPEG-7视觉内容描述对真彩色图像进行量化处理,并将量化后的图像划分成若干个子区域.然后选取子区域的主要颜色及其所占百分率作为颜色特征,选取子区域的熵、能量和对比度作为纹理特征.再综合利用上述颜色、纹理两个特征计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率、查全率和较快的检索速度.     

一种改进的颜色共生矩阵纹理描述符

利用模糊连续三角模运算定义的相似性度量描述彩色图像中像素点之间的差异程度,提出一种改进的颜色纹理特征描述符。该描述符首先将彩色图像多通道颜色信息按照间隔距离和方向进行有效融合并转换为伪灰度图像,然后再用灰度共生矩阵法提取图像的纹理特征矢量。在基于内容的图像检索测试平台上完成的实验表明,改进的纹理描述符所需特征矢量的维数与灰度共生矩阵描述符相同,而描述能力却能与各类颜色共生矩阵描述符相当,有效地实现了图像中纹理和颜色特征融合提取,提高了图像检索性能。     

基于加权颜色分层和纹理单元的图像检索算法

针对仅使用单一颜色或纹理特征并不能达到较好的图像检索效果的问题,提出了一种结合颜色和纹理特征的图像检索算法。首先,颜色微观部分利用颜色直方图,刻画每种颜色的像素占整个图像的比例;然后,宏观部分应用颜色熵和位平面熵分别对图像处理,其中位平面熵取特征较明显的前4层,并对每层的位平面熵加权;最后,根据定义的五种基本纹理结构基元中各像素点的颜色值和角度值,结合颜色特征,实现图像检索。实验结果表明,加权位平面熵和不加权位平面熵比较,在Corel-1000数据集上平均查准率和平均查全率分别提高10.01个百分点和1.2个百分点。结合颜色和纹理特征的图像检索算法与仅表现纹理特征的结构元素描述(SED)方法相比,在Corel-10000数据集上平均查准率和平均查全率分别提高4.3个百分点和2.1个百分点,有效地提高了图像检索效果。     

一种鲁棒的多特征彩色图像检索新方法

为了提高彩色图像检索的准确性,以回归型支持向量机(SVR)理论为基础,结合重要的图像边缘信息,提出了一种鲁棒的多特征彩色图像检索新方法。该方法首先利用回归型支持向量机(SVR)理论,对原始图像进行去噪处理及彩色边缘提取;然后将整个彩色边缘划分成局部网格区域,并分别计算出每个网格区域的颜色直方图和纹理直方图;最后综合利用上述网格区域的颜色直方图和纹理直方图来计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索。实验结果表明,该方法不仅能够准确、快速的检索出用户所需图像,而且对光照、锐化、模糊等噪声攻击均具有较好的鲁棒性。     

Extraction of major object features using VQ clustering for content-based image retrieval

An image representation method using vector quantization (VQ) on color and texture is proposed in this paper. The proposed method is also used to retrieve similar images from database systems. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions, which are coherent in color and texture space. A scheme is provided for object-based image retrieval. Features for image retrieval are the three color features (hue, saturation, and value) from the HSV color model and five textural features (ASM, contrast, correlation, variance, and entropy) from the gray-level co-occurrence matrices. Once the features are extracted from an image, eight-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. The VQ algorithm is used to rapidly cluster those feature vectors into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to the object within the image. This method can retrieve similar images even in cases where objects are translated, scaled, and rotated.     

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。     

综合颜色纹理形状特征的图像检索

图像特征的提取和使用在基于内容的图像检索中至关重要.研究了在基于内容的图像检索系统中整合颜色,纹理,形状的提取方法.将图像按照一定的规则进行分块,对各个分块分别进行各种特征向量的提取.颜色特征的提取是基于YUV颜色空间的颜色直方图,纹理特征的提取采用Gabor滤波器,形状特征的提取是基于Zernike矩的计算.实验结果表明,综合图像的颜色、形状和纹理特征提高了图像检索的准确性.     

Log-Gabor小波和分数阶多项式KPCA的火焰图像状态识别

目的 为了进一步提高锅炉燃烧火焰图像状态识别的性能,提出了一种基于Log-Gabor小波和分数阶多项式核主成分分析(KPCA)的火焰图像状态识别方法。方法 首先利用Log-Gabor滤波器组对火焰图像进行滤波,提取滤波后图像的均值和标准差,并构成纹理特征向量。然后使用分数阶KPCA方法对纹理特征向量进行降维,并将降维后的纹理特征向量输入支持向量机进行分类。结果 本文与基于Log-Gabor小波特征提取以及2种基于Gabor小波特征提取的方法相比,本文方法的分类识别正确率更高,分类精度为76%。同时,第1主分量方差比重与核函数参数d之间满足递增关系。本文方法能够准确地提取火焰图像纹理特征。结论 本文提出一种对锅炉燃烧火焰图像进行状态识别的方法,对提取的火焰图像纹理特征向量进行降维并进行分类,可以获得较高的分类精度。实验结果表明,本文方法分类精度较高,运行时间较短,具有良好的实时性。     

基于边缘网格的图像检索算法研究

为了准确高效地进行彩色图像检索，结合图像空间分布特性，提出了一种基于边缘刚格的图像检索新算法，不仅利用了彩色边缘的颜色统计信息，而且考虑了彩色边缘像素点的径向与角向分布特性。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息；然后将整个彩色边缘划分成局部刚格区域，并分别计算出每个网格区域的颜色直方图和纹理直方图；最后综合利用上述网格区域的颜色直方图和纹理直方图来计算图像间内容的相似度，用于进行彩色图像检索。仿真实验表明，该算法不仅能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像，并且具有较好的查准率和查全率。     

基于反馈特征权的综合CBIR系统设计*

介绍了颜色特征和纹理特征的两种图像检索。在利用单一特征检索的基础上,提出了反馈特征权的概念,通过用户对初始检索的反馈得到适合的权重,并综合利用上述两个特征与特征权重结合进行检索。对真实图像数据库的检索实验表明,基于反馈特征权的综合检索要比一般特征检索更符合人的视觉感受要求,因而检索效果更好。     

基于小波多尺度分析的彩色图像检索方法

多媒体技术的普及和Internet技术的实施导致了大量图像信息的出现，基于文本关键词的传统检索方法已不能适应图像信息检索的要求，这使得基于内容的图像检索技术逐渐成为目前的研究热点。基于内容检索技术中必不可少的关键步骤就是图像特征的提取，其中可提取的特征有颜色、纹理和形状等。但是，由于图像的每种特征只能抓住图像相似性的某一个方面，因此如何能更好地表示图像就成为基于内容图像检索中一个重要的研究方向。针对该问题，提出了一种基于图像颜色和纹理特征的图像检索方法，其中颜色特征采用HSV颜色空间的直方图，纹理特征采用图像小波多尺度表示方法中细节信息的方差统计量，这样就充分利用了颜色的丰富表现性和小波变换的多分辨性及其变换系数的统计特性。通过对不同类型图像使用不同特征组合进行图像检索查准率的对比实验结果表明，这种图像检索方法是行之有效的。     

基于兴趣点综合特征的图像检索

针对环形区域能更好地表达像素空间分布的特点,将其引入到Gabor小波纹理特征中,提出了一种基于兴趣点环形区域颜色和纹理特征的图像检索算法。首先采用自适应平滑滤波器对图像进行滤波处理,消除噪声的影响并利用快速鲁棒特征(SURF)算子检测兴趣点;然后计算兴趣点周围局部区域内环形颜色直方图及纹理特征,将其作为图像的综合特征;最后根据图像综合特征相似度,输出相似图像。实验结果表明,该算法使平均检索准确率提高至少7％。     

一种自适应特征分块加权的图像检索方法

文中提出了一种自适应特征加权的图像检索方法。首先提取图像的颜色直方图以及梯度直方图,根据图像的特点,用不同的方法进行分割。然后将已分割图像分成4×4小块,按照其颜色和纹理的分布情况,计算每小块的特征加权值。最后,以分块加权的一维颜色矢量直方图为特征,进行相似度匹配,欧氏距离较小的图像为检索结果。实验结果表明,综合利用颜色和边缘特征比单独用一个特征进行图像检索的效果要好,自适应特征加权后的检索准确率更高,对于拥有较明显的目标与背景差异的图像,该方法特别有效。     

An effective method for color image retrieval based on texture

This paper presents an effective color image retrieval method based on texture, which uses the color co-occurrence matrix to extract the texture feature and measure the similarity of two color images. Due to the color information such as components and distribution is also taken into consideration, the feature obtained not only reflects the texture correlation but also represents the color information. As a result, our proposed method is superior to the gray-level co-occurrence matrix method and color histogram method, and it enhances the retrieval accuracy which is measured in terms of the recall and precision in the meanwhile.