基于块边缘特征直方图的图像检索

本文提出一种利用块边缘特征来进行图像检索的方法。首先对图像中每个8×8的块分别提取其决边缘特征,利用块边缘特征构建三维或四维直方图进行图像检索。所有数据在 DCT 压缩域中进行处理,从而降低了计算复杂度。实验结果表明,该方法与传统的基于 DCT 压缩域的图像检索方法相比,具有检索准确度高和检索速度快的特点。     

基于边缘特征的图像检索

颜色、纹理和形状等特征已经在基于内容的图像检索(content-based image retrieval，CBIR)中得到广泛的采用，但边缘特征却没有得到应有的关注。在已有算法的基础上，文中提出了一种综合利用边缘幅度直方图和边缘角度直方图进行图像检索的新算法。实验结果证明，该算法能够有效地提高算法的检索精度。     

基于边缘梯度方向直方图的图像检索算法

在基于内容的图像检索中,不同图像对形状细节的要求不同及形状特征对旋转的敏感性,影响检索性能.对此,本文提出了一种基于边缘梯度方向直方图的图像检索算法:利用B样条小波的多尺度变换模极大值进行边缘检测,实现不同图像对形状细节不同要求;用边缘梯度方向直方图表示物体的形状,采用循环移位最小值计算直方图的相关性进行图像匹配,使其具有旋转不变性.实验证明,算法对图像的亮度变化、缩放、旋转具有不变性,有较高的检索性能.     

基于边缘特征的图像检索

颜色、纹理和形状等特征已经在基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)中得到广泛的采用,但边缘特征却没有得到应有的关注.在已有算法的基础上,文中提出了一种综合利用边缘幅度直方图和边缘角度直方图进行图像检索的新算法.实验结果证明,该算法能够有效地提高算法的检索精度.     

基于分类子块的图像检索

图像等分成M×N块后,将子块分成背景子块、目标子块和边缘子块三类,并从中提取颜色、空间特征和边缘特征,求图像间相似度时只在同类子块之间进行匹配.这样既减少了匹配运算量,又可避免不同类子块匹配所产生的干扰.实验结果表明,该方法不仅求图像间相似度的运算量小,而且对图像的旋转和平移变化不敏感,具有较好的检索性能.     

基于九分块的颜色直方图图像检索算法

随着社会和科技的发展,人们对基于内容的图像检索的要求越来越高,但因研究起点较晚,技术还不是很成熟。文中就图像检索所用到颜色、纹理、形状、轮廓的基本颜色特征中比较重要的颜色特征为主要研究对象,从传统的基于全局颜色直方图及后来发展的一些改进的颜色直方图等思路出发,提出了一种基于九分块的颜色直方图方法,提高了图像检索的效率。     

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.     

一个使用显著边缘进行图像检索的算法

本文提出一个基于显著边缘的图像检索新算法.它首先使用"灌水"算法获取图像的边缘曲线,然后选择显著边缘来代表图像,每一条显著边缘由三个特征:叉点率、转动频率和角点率来刻画.图像之间的相似程度使用一个综合显著边缘匹配方法来度量.实验结果表明本文算法具有较高的检索准确率.     

基于边缘颜色分布的图像检索方法

提出了一种新的基于边缘颜色分布的图像检索算法。该算法将不同类型边缘附近的颜色分布作为刻画图像内容的主要特征,设计了一种紧凑的2D边缘颜色直方图来对图像的边缘颜色分布特征进行描述，既利用了局部颜色特征，又考虑了不同类型边缘的空间分布信息，克服了传统颜色直方图不能反映空间信息的缺陷。实验结果表明，该算法与其他同类方法相比，有效地提高了检索性能。     

一种结合分形编码的图像检索算法

为了更有效、更准确地进行的图像检索,在迭代函数系统收敛速度理论和拼贴定理的基础上,提出了一种结合分形编码进行基于内容的图像检索方法,即把查询图像的分形码应用于图像库中的图像进行分形迭代,然后将得到的图像与查询图像进行相似匹配,在检索正确率和检索速度方面,优于实验中其他方法。实验证明了该算法的有效性和可行性。     

基于纹理基元空间分布特征的图像检索算法*

针对纹理统计法和结构法各自存在的问题,提出了一种基于纹理基元空间分布特征的图像检索算法。首先借鉴方块编码的思想来定义图像的纹理基元,然后在对纹理基元的统计分布研究的基础上,针对每一种纹理基元构造纹理基元空间分布图,提出采用纹理基元空间分布特征矢量对图像内容进行描述。实验结果表明,该算法既有效利用了图像的纹理信息,又考虑了纹理的空间分布信息,具有较好的检索效果。     

两种基于游程描述的彩色图像检索方法

借助于颜色游程的概念,提出了一种基于游程矩阵的彩色图像特征描述方法,并在此基础上定义了两种图像相似性测度。为了增强图像特征描述的稳健性,对游程矩阵引进了累积变换。对真实图像检索的实验表明,本文的方法对于纹理图像的检索具有很好的检索效果。     

一种基于游程码的并行区域标记算法

区域标记是图像处理中常用的方法,为了满足实时图像处理要求,提出了一种基于游程码的并行区域标记算法.该算法采用带状方式划分子图,各计算节点先通过基于游程码的方法对子图进行本地标记,然后管理进程再通过计算子图边界游程码的连通关系完成全局标记.实验表明,该算法结果正确,性能较好,效率较高,具有近似于线性的加速比。     

基于空间特征的图像检索

提出一种新的基于空间特征的图像特征描述子SCH,利用基于颜色向量角和欧几里得距离的MCVAE算法共同检测原始彩色图像边缘,同时利用一种新的“最大最小分量颜色不变量模型”对原始图像量化,对边缘像素建立边缘相关矩阵;对非边缘像素使用颜色直方图描述局部颜色分布信息;然后,利用新的sin相似性度量法则衡量图像特征间的相似度。实验采用VC++6.0开发了基于内容的图像检索原型系统“SttImageRetrieval”,基于Oracle 9i数据库建立了一个综合型图像数据库“IMAGEDB”。实验分析结果证明,利用SCH描述子的检索准确度明显高于仅基于颜色统计特征的检索结果。     

基于色彩和边缘特征的图像检索方法

为了改善基于内容的图像检索的效果和提高其检索效率,提出一种基于色彩和边缘特征的图像检索方法。首先将RGB图像分成几个子图像的形式,然后,对于每一个子图像提取其色彩特征和边缘特征,其中边缘特征的获得采用了瞬时保持（MP）边缘检测技术。将这两种特征结合在一起使用,可以实现准确快捷的图像检索。实验结果表明,该方法在检索精度和检索效率上都高于Cheng的两种方法且所用的时间分别为Cheng的方法的10%和3%,检索精度提高近20%。     

一种基于块的图像边缘分析方法

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,人眼视觉系统对图像中的边缘信息非常敏感,经常作为描述图像特征的一种重要手段。基于运动补偿和DCT变换编码的视频编码标准中,一幅图像分成大小相同不重叠的块进行编码,基于块的图像边缘分析在图像处理、去块效应滤波、模式选择以及基于内容的视频检索等方面有较广泛应用。提出了一种基于分析块边缘方向的边缘分析算法。实验结果表明,与其他算法相比,该算法在分析性能与计算复杂方面具有较明显的优越性。     

基于边缘方向直方图相关性匹配的图像检索

针对基于边缘方向自相关图的图像检索算法的优缺点,提出了一种基于边缘方向直方图相关性匹配的图像检索算法。使用自适应中值滤波器滤除图像中的椒盐噪声。利用Sobel算子提取图像边缘,通过计算边缘梯度幅值、角度统计后得边缘方向直方图,并对直方图进行等级化排列构成特征向量。最后使用斯皮尔曼等级相关计算图像特征向量间的相关系数作为衡量图像间相似性的指标。实验结果表明：该算法的平均查准率、查全率较基于边缘方向自相关图算法分别提升10.5%,9.7%,平均检索耗时减少了7.5%。实验验证了算法的有效性,可将算法应用到中大规模图像检索系统中以提升检索效果,提高系统速度。     

基于半监督学习的一种图像检索方法

为了提高图像检索的质量, 提出了一种基于半监督学习的图像检索方法。该方法提取图像的颜色、形状、纹理特征, 计算得到已知类别样本的中心图像, 检索过程中利用中心图像自适应调整相关度计算函数, 然后根据与查询图像相关度的大小对图像进行检索和排序。实验结果表明：该方法较已有的基于内容的图像检索方法有更高的查准率, 同时, 由查准率—查全率曲线可知该方法能够达到很好的检索质量。     

快速的分形码图像检索方法

针对分形域上的基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR),提出了一种新颖的基于无搜索的自适应四叉树分割的快速分形编码方法,来提取图像特征,从而使图像检索的编码阶段速度显著提高。对一幅256×256图像编码,算法平均约需0.0485s,比何的方法约快70倍,并且解码图像质量良好。改进了匹配算法来实现图像的快速检索,其准确性要高于洪的方法;最后通过对分形码距及分形码块数的分析,提出了进一步提高检索速度的方案。     

基于显著闭合边界的压缩域图像检索

提出了一种直接从压缩域提取显著闭合边界进行图像检索的算法.从压缩域直接提取块边缘,使用基于网络流理论的比率轮廓算法从块边缘图像中提取显著闭合边界,用傅立叶描述子刻画显著闭合边界,进行图像检索.实验结果表明,直接从压缩域提取显著闭合边界,无需解压,减少了计算量,提取的显著闭合边界应用在图像检索中取得了较高的准确率.