基于对象空间关系的图像检索方法研究

描述了图像中对象之间的拓扑关系、投影间隔关系和角度关系，给出了不同空间关系距离的定义，提出了集成查询图像与数据库图像中共有对象数目和空间关系的图像相似性度量方法。实验证明，利用该相似性度量方法实现的图像检索系统的检索精度是较高的。     

图象对象空间关系度量方法研究

针对图像数据库中空间查询的需求,将拓扑关系和方向关系结合,在二维投影间隔空间关系模型基础上,提出了一种新的拓扑、方向关系的度量方法。所提出的度量方法提高了空间关系相似性的度量精度,从而有效地提高了图象对象空间关系查询的准确性。     

基于内容图像检索中的特征性能评价

在基于内容的图像检索中，不同图像特征反映了图像各个侧面的内在特性，因此，在使用图像特征进行检索时存在多种相似性度量方法．特征以及特征间相似性度量方法的选取是当前CBIR研究的一个重要课题．评估了CBIR系统中使用的图像特征在不同相似性度量方法下及多种特征在不同图像库上的检索性能，为CBIR系统的设计和实现提供一定的依据．通过实验发现，图像特征的检索性能不仅同相似性度量方法有关系，同时与图像库也有密切的关系．     

顾及降维的多尺度空间关系广义一致性度量

目的 多尺度空间关系一致性评价是多尺度空间数据冲突检测或数据匹配的重要环节,现有方法主要集中于相同或相近比例尺空间关系的相似性计算,对尺度跨度较大、发生维度变化情形的一致性评价考虑较少,且定性的概念距离度量方法难以适用于具有维度差异的多尺度空间数据。针对上述问题,提出一种顾及降维的多尺度空间关系广义一致性度量方法。方法 首先,引入同名对象概念,分析多尺度范畴下同名对象的表现特征。考虑到维度变化对空间关系的影响,结合并扩展已有的空间关系度量方法,分别提出了广义的拓扑关系、方向关系、距离关系相似性度量方法。然后,构建小尺度场景的同名对象邻近关系图,为减少一致性计算代价,依据不同空间关系特点将邻近关系图化简为各类空间关系邻近图。最后,通过依次计算各类空间关系的相似性值和联合相似性值来判断多尺度场景空间关系表达的一致性。结果 通过对1:1万基础地理数据和1:5万派生数据进行空间关系相似性的定量计算分析,并与现有概念距离方法进行比较,验证了本文方法能更精确地度量尺度跨度较大的空间关系一致性。结论 该评价方法具有广泛适用性,可用于辅助地图综合、多尺度空间数据匹配以及多尺度空间数据建库等过程。     

基于核方法的光谱角制图模型及其在高光谱图像分割中的应用

在分析传统光谱角制图方法的几何属性和相似性度量特点的基础上，提出一种新的光谱相似性度量方法。该方法首先利用非线性变换将原始光谱向量变换到一个新的特征空间。其次，在特征空间中，利用协方差矩阵的非零特征向量构造了一组正交基，并将变换后的光谱向量投影到特征空间中的正交基上。高光谱图像分割实验结果表明该方法在光谱相似性度量上优于传统的光谱角制图方法。     

基于EMD度量的图像匹配技术

图像匹配是图像处理中的一项重要技术,在许多领域都有广泛的应用.简单地说,它就是找到两幅不同图像之间的空间位置关系.对一种衡量图像之间相似性的推土机距离EMD度量做了介绍,提出了一种基于EMD度量的图像匹配方法.实验结果表明,运用此种技术进行图像匹配相对一些其它的图像匹配方法有更好的效果.     

一种改进的JSD距离的空间直方图相似度度量及目标跟踪

空间直方图是直方图的一种推广, 它能更精确地描述图像(或目标), 被应用到目标跟踪和图像检索等多个领域, 选择一种合适的度量两个空间直方图之间相似性的方法至关重要. 本文提出一种基于改进Jensen-Shannon divergence (JSD) 距离的空间直方图相似性度量, 将空间直方图中每个区间所对应像素的颜色特征和空间特征的联合分布看作一个带权重的高斯分布, 然后计算两个空间直方图对应区间之间的相似度, 即计算两个带权重的高斯分布之间的改进的JSD距离. 本文在计算JSD距离时充分利用高斯分布的权重, 从而提高了度量方法的区分能力. 理论和实验证明了本文提出的相似性度量的区分能力优于Ulges的度量方法, 视频跟踪结果也更稳定、更精确.     

基于复杂对象分解的相似性计算方法

针对目前常用的相似性度量方法难以满足复杂对象的相似性计算要求,提出了一种基于复杂对象结构分解的分层相似性度量方法。根据属性间的关系紧密程度将复杂对象结构迭代分解,直至基于分解后的简单对象结构的对象可以使用传统相似性度量方法计算对象间的相似性。分解过程可以得到树型结构的对象结构划分。在此基础上,利用树型的对象结构从叶节点向根方向对对象逐层进行相似性度量,最终得到复杂对象的相似性综合度量。结合某大型电信运营商的套餐数据进行应用分析,证明该方法具有较好的性能。     

基于加权相似性度量的脑MR图像特定组织分割

基于多图谱的分割方法能有效解决脑MR图像中特定对象如海马体、杏仁核等组织的自动精确分割问题.为加快处理速度,该方法需要从大型图谱数据集中挑选与目标分割图像比较近似的若干图谱作为分割参考.传统的多图谱分割方法在选择图谱时通常只依据图谱图像与目标图像在灰度上的相似性,没有考虑到两者在分割对象局部形态上的相似性,使得所选择的图谱对分割的参考价值难以保证.针对这一问题,文中提出一种图谱图像与目标图像的以分割对象为中心的加权相似性度量方法,首先通过将图谱图像向目标图像作全局配准得到分割对象在目标图像中的估计位置,然后根据分割对象在两幅图像间的局部扭曲形变来度量它们的相似性.文中将这种加权相似度应用到多图谱分割方法中,在图谱选择时只挑选与目标图像具有较高加权相似度的部分图谱,在融合分割标记时将加权相似度作为权重.对IBSR脑MR图像中豆状核壳核组织的分割实验结果表明,基于该加权相似性度量的多图谱分割方法可以得到较高的分割精度.     

一种基于形状的图像信息检索方法

该文把一幅图像看成是由一些区域构成的,这些区域在其内部有着颜色或纹理等方面的相似性,图像的形状由这些区域的边界线及其空间关系来描述.要根据图像中所包含的物体或场景在形状方面的特征进行检索,关键问题是形状相似性的度量及其空间关系的表示与匹配.文章应用变形模板匹配技术,提出了较为合理的简单形状相似性计算方法,而这些简单形状之间的空间关系则由二维集合串来表示.文章还给出了空间关系匹配算法,在检索方法上,将整个检索过程分为初级检索、检索求精与空间关系匹配3个阶段.实验表明,此方法既有较高的检索速度,又有较高的检索精度.     

Spatial match retrieval based on direction signatures using multiple key hashing scheme

The spatial relationships among pictorial objects are important spatial characteristics in image database systems. Based on the concept of 9-DLT representation, we propose a new method for effective storage utilization and picture retrieval. First, we transform a symbolic picture into a set of triples associated with pairwise spatial relationships among objects. Then, an associated normalized signature record with nine attributes is specified. Finally, each normalized record of this image database can be well allocated by using our proposed multiple key hashing scheme and can be fast accessed for spatial match retrieval. The performance formula for spatial picture retrieval is presented and the theoretically optimal solutions to the bit lengths of all the attributes are derived in certain case. Also, we give a systematic method to solve the feasible bit lengths for the attributes based on the method proposed by Chang. © 1997 John Wiley & Sons, Inc.     

基于空间关系的图像检索方法研究

对基于空间关系的图像检索方法进行了全面的论述,提出了图像对象空间关系的形式化描述,通过邻近和邻近距阵以及数学期望和均方差,给出了一种在图像进行投影变换和旋转变换中保持不变的图像相似匹配算法,并为图像数据库检索提供了有力的支持。     

BIM 空间关系数据的云存储与检索方法研究

随着工程项目体量的增大,模型中存在的空间关系更加复杂多样化,现有的建筑 信息模型(BIM)数据存储和检索方式无法满足使用要求。为了提高 BIM 中大量空间关系数据的 存储和检索效率,通过集成 BIM 与云计算技术,提出了一种 BIM 分布式负载均衡集群方案, 在此基础上利用弹性搜索框架(Elastic Search)和图数据库Neo4j实现了IFC空间关系数据的云存 储和检索,为海量 BIM 空间关系数据提供一种高效快速的云存储和检索方法。     

基于Sift 特征的商标检索算法

基于内容的商标检索利用全局形状特征和子图像的空间位置关系进行特征匹配,存在检索精度不高、抗噪声能力不强和相似子图像可能发生误检、漏检等不足。该文提出一种利用Sift特征进行商标检索的新方法。实验结果表明,与现有检索方式相比,该方法准确全面,并对遮挡、扭曲、噪声等干扰具有更强的抵抗力。     

多要素空间场景相似性匹配模型及应用

提出综合考虑空间对象的面积、属性及其相互间的拓扑、方位关系等多要素的空间场景相似性匹配模型。首先利用"逐步转变模型"和属性关系图实现场景语义建模,而后构建场景匹配模型,利用所提出的相似度指标评价场景间的相似性。该模型能够较为客观地刻画空间场景特别是地理场景的语义内涵,并且具有很好的场景匹配效果,在空间数据的智能查询检索上具有较好的应用前景。     

Spatial inference and similarity retrieval of an intelligent image database system based on object's spanning representation

In this paper, we presented a novel image representation method to capture the information about spatial relationships between objects in a picture. Our method is more powerful than all other previous methods in terms of accuracy, flexibility, and capability of discriminating pictures. In addition, our method also provides different degrees of granularity for reasoning about directional relations in both 8- and 16-direction reference frames. In similarity retrieval, our system provides twelve types of similarity measures to support flexible matching between the query picture and the database pictures. By exercising a database containing 3600 pictures, we successfully demonstrated the effectiveness of our image retrieval system. Experiment result showed that 97.8% precision rate can be achieved while maintaining 62.5% recall rate; and 97.9% recall rate can be achieved while maintaining 51.7% precision rate. On an average, 86.1% precision rate and 81.2% recall rate can be achieved simultaneously if the threshold is set to 0.5 or 0.6. This performance is considered to be very good as an information retrieval system.     

Picture similarity retrieval using the 2D projection intervalrepresentation

Spatial relationships are important ingredients for expressing constraints in retrieval systems for pictorial or multimedia databases. We have proposed a unified representation for spatial relationships, 2D Projection Interval Relationships (2D-PIR), that integrates both directional and topological relationships. We develop techniques for similarity retrieval based on the 2D-PIR representation, including a method for dealing with rotated and reflected images     

基于空间分布差异度的分块彩色图像检索方法

传统的基于颜色直方图的彩色图像检索方法具有计算简单和尺度变化不敏感的优点,但传统的方法普遍存在丢失图像空间信息和特征维数较高的缺点。为克服上述缺陷,提出了一种基于空间分布差异度的分块颜色直方图图像检索新方法。该算法首先将图像进行划分,并计算图像各子块间的相似度;然后,对分块的图像进行空间分布差异度的计算,并由此确定各分块的权值系数;最后,对各子块的相似度进行加权累加从而得到整幅图像的相似度。实验表明,该算法能克服传统方法的弊端,并具有较好的平均查找性能。     

图像中物体空间关系的表示及在检索中的应用

基于图像中物体之间的空间关系的图像检索往往受困于待处理的图像中物体种类和空间位置难以自动准确地获取。文中基于物体识别算法的输出,提出一种对物体空间关系的三元组表示法,给出基于这种表示方法对图像索引、相似度计算和检索排序的方法及允许用户使用查询词和空间关系表达查询需求的二维输入界面,并实现原型系统。这种表示法具有良好的鲁棒性,可容忍物体识别算法一定程度的误差,将物体识别得到的置信度加入三元组表示法置信度计算和排序算法中,减少物体识别结果误差对检索性能的影响。在原型系统上的实验表明,该系统在实验中对包含物体位置关系的检索给出更准确的结果,在NDCG@m、MAP、F@m上均优于现有系统。