基于目标区域的语义图像检索

提出了一种基于高层语义的图像检索方法,该方法首先将图像分割成区域,提取每个区域的颜色、形状、位置特征,然后使用这些特征对图像对象进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;采用模糊C均值算法对图像进行聚类,在图像检索时,查询图像和聚类中心比较,然后在距离最小的类中进行检索。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率,缩小低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”。     

低层特征获取高层语义的图像检索

首先采用基于颜色聚类的方法将图像分割成区域,提取每个区域的Gabor小波纹理特征和灰度共生矩阵纹理特征,接着采用信息熵对特征进行选择,使用选择后的特征对图像区域进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;然后提出遗传模糊C均值算法对图像进行聚类。在图像检索时,查询图像和聚类中心比较,在距离最小的类中进行检索。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率,提高了检索的精度。     

一种基于区域综合特征的图像检索算法

针对基于内容的图像检索所面临的图像低级视觉特征和高级语义之间的语义鸿沟问题,提出一种基于区域的图像检索算法。在LUV颜色空间中使用K均值聚类算法进行图像分割,提取分割后各区域的颜色、形状和区域自相关特征构成区域的综合特征,采用二次型距离相似性度量方法完成图像之间相似性的计算。实验结果表明,该算法具有较好的图像检索性能,与MIRROR中各算法相比,使用平均归一化修正检索等级得到的检索性能提高了12%~47.8%。     

基于语义的图像物体提取的新方法

在图像语义研究中,提取图像中的语义物体或区域是重要的.本文首先对图像预处理,通过颜色空间的转换,在空间对图像进行K-均值分类,提取出具有语义性质的物体和区域.实验结果表明该方法是可行的,而且很有效的.     

基于显著区域和pLSA的图像检索方法

由于利用全局特征的图像检索方法在很大程度上受到背景的影响,提出了一种基于显著区域和pLSA相结合的图像检索方法。该方法首先通过谱残差和多分辨率分析提取图像的显著目标区域,其次计算所有图像显著区域的颜色和纹理特征并利用K-均值聚类生成视觉词汇表,然后将每幅图像表示成若干视觉词汇的集合。最后利用概率潜在语义分析（pLSA）来提取区域潜在语义特征,并使用该特征构建SVM分类器模型进行图像检索。将本方法和基于全局特征的图像检索方法比较,实验结果表明,基于显著区域的图像检索结果更加准确。     

基于遗传算法和 FCM 的图像自动标注*

为了缩减图像底层视觉特征与高层语义之间的“语义鸿沟”及减少聚类的不稳定性,论文提出了一种基于遗传算法和FCM的图像自动标注方法。该方法首先提取图像的颜色和纹理特征,然后运用遗传算法和FCM 相结合的方法对图像进行聚类。最后通过支持向量机学习训练库的图像特征构造简单的多类支持向量机模型实现图像的自动标注。实验表明,该方法具有很好的图像标注性能。     

用聚类算法提取基于彩色特征的语义物体

该文提出一种用聚类算法提取基于彩色特征的语义物体的方法。首先把RGB空间转化为L*a*b*空间,然后用最近邻算法进行聚类,把图象中象素依次聚类到各个颜色区域中,最后,根据彩色信息提取出语义物体,实验表明该方法具有实用性,并且对图象语义信息的研究有很大的帮助。     

基于感兴趣区域特征提取技术的情感语义研究

提出一种基于感兴趣区域特征提取技术的图像情感语义识别模型.着重论述了感兴趣区域的获取、感兴趣区域与非感兴趣区域权重的确定、从RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换算法、加权颜色直方图的统计算法以及最终情感聚类的方法.仿真实验结果表明,该模型所实现的底层特征到高层情感语义映射准确率比传统的颜色特征提取技术的图像情感语义识别模型有很大的提高.     

一种新的基于语义聚类和图算法的自动图像标注方法

针对图像检索中的语义鸿沟问题,提出了一种新颖的自动图像标注方法。该方法首先采用了一种基于软约束的半监督图像聚类算法(SHMRF-Kmeans)对已标注图像的区域进行语义聚类,这种聚类方法可以同时考虑图像的视觉信息和语义信息。并利用图算法——Manifold排序学习算法充分发掘语义概念与区域聚类中心的关系,得到两者的联合概率关系表。然后利用此概率关系表标注未知标注的图像。该方法与以前的方法相比可以更加充分地结合图像的视觉特征和高层语义。通过在通用图像集上的实验结果表明,本文提出的自动图像标注方法是有效的。     

基于分析的图像有意义区域提取

提出一种基于对图像的分析，根据图像特点采取不同方法进行图像有意义区域粗略提取的新方案。该方案的特点是无监督和自适应，在分析图像聚类孤立性参数和粗糙度参数的基础上，分别采用色度直方图阈值分割、纹理和色度密度函数聚类、亮度和色度密度函数聚类等不同算法。对真实图像进行区域提取和将其用于语义图像检索的实验效果表明该方案可满足实际要求。     

基于高层语义及相关反馈的图像检索

在基于内容的图像检索基础上,提出了基于高层语义词和颜色词检索。在交互过程中充分发挥人的作用,系统不断自动地从图片中提取高层语义特征,并结合相关反馈技术优化系统性能。实验结果表明,系统取得了较好的性能。     

基于多语义特征融合的图像检索

多媒体技术的发展导致数字图像迅速增长,如何根据语义特征高效检索出满足用户要求的图像,已成为当前各行业迫切需要解决的问题。为此提出一种基于颜色、纹理和形状三种语义特征的图像检索方法,建立了颜色和纹理特征的语义描述,使用BP神经网络实现了低层视觉特征到高层语义特征的映射。选取Corel图像库作为测试图像库,实验通过与基于颜色语义特征的检索方法相比较,取得了良好的实验效果。     

基于内容图像检索中的颜色特征描述

多媒体数据库应用需要有效的基于内容相似性检索方法。颜色特征由于其简单、计算复杂度低及对几何变换的不变性成为机器可自动提取的图像内容中最重要的特征。文章讨论了颜色特征的表示及其进展。直方图是使用最普遍的颜色特征描述符,它必须选择与人类视觉机制一致的颜色空间和量化模式。直方图与空间关系的组合可提高图像内容描述的精度,因而提供更好的颜色特征匹配。由于基于小波变换的编码技术已成为JPEG2000等图像编码标准的核心,因此基于小波变换系数特征描述方法已越来越受到重视。由于图像颜色的心理作用可影响观察者对图像的理解,如何建立与心理活动及视觉机制相适应的颜色特征模型,提取这些语义级的高级抽象内容是我们必须面对的挑战。     

基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测

针对基于语义的图像检索系统,提出了一种基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测方法。各种基于颜色、纹理和形状的全局特征都存在着众多信息冗余项和干扰项,而该文提出的局部颜色-空间特征则是利用语义概念层的先验知识进行特征降维后提取出的特征,它能更好地描述图像的语义内容,且具有容易提取、计算复杂度低的优点。实验结果表明,基于局部颜色-空间特征的概念检测方法优于基于全局特征的概念检测方法,将其用于图像检索后的检索精度比采用基于全局颜色特征的方法提高了36.4%。     

基于场景理解与改进型BUG算法的移动机器人避障

针对现有移动机器人在视觉避障上存在的局限,将深度学习算法和路径规划技术相结合,提出了一种基于深层卷积神经网络和改进Bug算法的机器人避障方法;该方法采用多任务深度卷积神经网络提取道路图像特征,实现图像分类和语义分割任务;其次,基于语义分割结果构建栅格地图,并将图像分类结果与改进的Bug算法相结合,搜索出最优避障路径;同时,为降低冗余计算,设计了特征对比结构来对避免对重复计算的特征信息,保障机器人在实际应用中实时性;通过实验结果表明,所提方法有效的平衡了多视觉任务的精度与效率,并能准确规划出安全的避障路径,辅助机器人完成导航避障。     

基于特征融合的图像情感语义分类

基于颜色或颜色-空间信息的图像分类方法,由于没有考虑图像中所含目标对象的形状特征,分类效果不够理想,以服装图像作为数据源,提出并设计了颜色-边缘方向角二维直方图,将图像的颜色特征与形状特征融合起来进行图像分类。图像中的低阶可视化特征与高阶情感概念之间有着密切的关联,分析了服装图像的颜色和形状的融合特征与情感之间的相关性,采用概率神经网络作为分类算法来完成情感语义分类,实验结果表明,该方法的分类精度有了明显的提高。     

基于CCA的图像语义特征提取的分析与研究

为了提高图像语义特征提取的精确度,克服目前大部分图像语义特征提取算法中,因图像特征提取不当,导致特征参数不能全面反映图像语义的问题,提出了一种基于典型相关分析(CCA)的特征融合的图像语义特征提取方法。该方法首先采用圆形对称邻域取代传统的矩形邻域的方法,对局部二值模式(LBP)纹理特征进行了改进,然后采用高维小样本下典型相关分析对可伸缩颜色描述算子的颜色特征和改进的LBP纹理特征进行特征融合。实验结果表明,所提出的方法明显提高了图像语义特征提取的精确度,能有效地建立图像的低层特征与语义特征间的一致性。     

基于超像素的图像语义区域引导的色彩迁移

针对图像色彩处理技术,提出基于超像素的图像色彩迁移方法,其以图像语义区域进行引导,以LAB色彩空间进行映射。首先,采用K-means和SLIC算法对输入图像进行分割;其次,对每一子区域块进行区域协方差处理,获得其二阶语义特征并生成超像素,并利用相似度测量函数构造相似矩阵,对区域块聚类可生成图像超像素;最后,再对图像内语义信息相似的像素基于LAB空间映射,完成色彩迁移。结果显示,该方法具有处理复杂图像能力较高及颜色迁移效果准确的优点。     

基于模糊熵的空间语义图像检索模型研究*

根据模糊熵理论和改进的空间信息分布,提出了颜色空间特征语义图像检索模型。阐述基于语法规则的颜色空间特征语义描述方法,构造从低层颜色空间特征到高层语义之间的映射,根据这些模糊语义值进行图像检索。实验结果表明,该模型能够有效地对图像高层语义进行刻画,由此实现的模型不仅能获得高效和稳定的检索结果,获得与人类视觉感知较好的一致性,该算法还能很好地消除低层图像空间特征和高层语义之间的语义鸿沟。