基于颜色特征的图像检索方法

为了提高图像数据库,特别是大型图像数据库查询的速度及准确度,文中提出了基于HSV颜色空间的两层数据库查询的方法.首先,利用简单有效的颜色矩对图像数据库筛选,缩小查询范围;然后,对图像进行4×4重叠分块,提取各分块的颜色直方图进行第二层图像数据库查询,以获取更准确的检索结果.这样分块的好处是既获得了图像的空间分布信息,又突出图像中间的主体部分和充分限制背景的范围,并且比起独立分块的方法减少了计算量.实验表明:根据用户给出的示例图像,通过两层查询技术能够获得较好的检索效果.     

基于兴趣点凸包的图像检索方法

提出了一种基于兴趣点确定感兴趣区域的图像检索方法。在尺度归一化图像中检测兴趣点,然后对兴趣点求取凸包确定感兴趣区域,并用颜色直方图和Zernike矩作为特征进行检索,在保证图像检索对图像旋转、平移、缩放鲁棒性的前提下,将图像检索上升到物体层,克服了传统方法的不足。对1000幅图像进行的大量实验表明,该方法与其他基于兴趣点的方法相比,平均检索准确率提高了13%,可以更准确地查找到用户所需图像。     

基于兴趣点局部分布特征的图像检索方法

提出了一种基于兴趣点颜色和空间分布特征的图像检索方法。该方法把图像内容看作为由若干兴趣点组成的集合,首先利用小波系数的空间方向树特性来检测兴趣点,然后利用基于兴趣点的环形颜色直方图和空间离散度来描述图像的特征,最后用加权特征距离来估计图像内容的相似度。同时,通过利用环形颜色直方图和空间离散度作为图像特征保证了该算法能够对图像的尺度变化、旋转变化和平移变化具有很好的抑制能力。在含有1000幅图像的数据库上所做的一系列实验表明,该算法与其它基于兴趣点的方法相比,能够更准确和高效地查找出用户所需的图像,明显地提高了检索精度。     

基于感兴趣区域多特征加权融合的图像检索算法

基于内容的图像检索有着广阔的应用前景,但存在检索性能不高的缺点.综合兴趣点和多特征融合的优点,提出一种基于感兴趣区域多特征加权融合的图像检索算法.采用Harris算法提取图像的兴趣点,确定感兴趣区域;再采用累积灰度直方图、共生矩阵和形状不变矩分别提取感兴趣区域的颜色、纹理和形状特征;经归一化后,最后采用距离函数级融合来度量图像的相似度,以检索图像.实验表明,算法有效地提高了图像的检索性能.     

显著兴趣点颜色及空间分布熵的图像检索方法

提出了一种利用显著兴趣点进行图像检索的新方法,此方法主要有显著兴趣点检测、基于显著兴趣点的特征描述和相似性度量三个步骤.先使用一个自适应滤波器对图像进行滤波,然后提取显著兴趣点;以显著兴趣点为线索,设计了一种基于显著兴趣点的颜色分布熵,既利用了显著兴趣点的局部特征,又考虑了显著兴趣点的空间分布结构;用图像间的颜色分布熵来度量图像间的相似性.该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷.实验结果表明,该方法对图像检索非常有效.     

基于兴趣点局部综合颜色和纹理图像检索方法

提出了一种基于兴趣点局部区域综合颜色和纹理的图像检索方法。此方法主要用于对图像中有代表意义的局部区域图像特征进行提取。文中研究了对兴趣点的选取以及感兴趣区域的确定,再对感兴趣区域内的图像进行颜色和纹理特征提取。实验证明,此方法提高了图像的检索效率及准确率。     

基于形状特征的图像检索算法研究

针对图像检索存在性能的不稳定性、相对平移、旋转和尺度变换等问题,提出了基于区域内形状特征的不变矩和轮廓力矩法和傅里叶描述符结合的方法.其中的不变矩和轮廓力矩法具有良好的平移、旋转、尺度缩放不变性及抗干扰性,傅里叶算法不仅对噪音具有很好的鲁棒性,而且对几何变换具有不变性,更加适合图像检索的需要.通过实验可知,该算法对于图像的扭曲形变具有不变性,在具有一定形变干扰的情况下,仍得出较好的图像检索结果;且检索结果排列的顺序与人的主观视觉判断大致相同,检索精度好.     

融合颜色与形状特征的图像检索方法

基于颜色或颜色-空间信息的图像检索方法，由于没有考虑图像中所含目标对象的形状特征，检索效果往往不够理想，针对这一不足。文章提出并设计了颜色-梯度方向角二维直方图，将图像的颜色特征与形状特征融合起来进行图像检索。试验结果表明，该方法的检索精度与效率都有明显的提高。     

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。     

基于颜色特征图像检索方法的研究

对颜色特征进行了分析,对颜色空间的选取,颜色的量化,颜色相似度进行了描述,论述了基于颜色特征图像检索的主要方法直方图相交法,主要颜色表示法,基于参考颜色表方法,基于区域的颜色法及其它们的改进方法,并作出了相应的比较.     

综合语义与颜色特征的图像检索技术研究

针对多媒体搜索引擎系统中的图像检索技术，本文提出了应用图像的高层语义特征和底层颜色特征作为图像检索的综合指标，将图像文本和视觉信息融合起来，给出了一种综合语义和颜色特征的图像检索系统的体系架构．以填补多媒体底层特征和高层语义之间的差异，并在此基础上提出了相关算法，使图像检索能够满足用户的需求．提高图像检索的效率和精度。     

基于多特征的服装图像检索

基于内容的图像检索一直是一个受关注的研究热点,这里利用图像的颜色和形状特征,将基于内容的图像检索应用于电子购物领域。提出先利用不变距与傅里叶描述子相结合的方法对图像形状特征进行检索,再利用改进的颜色直方图进行二次检索的检索方法。在检索前引入图像背景消除法消除图像中背景信息的影响。最后通过实验验证了基于颜色和形状特征的服装图像检索效果以及利用图像背景去除对检索效果的影响。     

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。     

一种基于HVS加权颜色特征的图像检索算法

提出一种基于人类视觉系统(HVS)的加权颜色特征图像检索算法.首先对图像进行分块,提取各分块的主色作为颜色特征,然后利用人类视觉特性,对所获取的颜色特征进行加权处理,获得加权"主色"颜色特征.实验结果表明,基干所提出的加权"主色"颜色特征的图像检索算法较单纯依靠直方图和分块主色法具有更好的检索精度.     

基于感知颜色特征、子图像分割和多重Bitmap的彩色图像检索方法

在文献[1]的基础上提出改进,采用能够更准确描述感知颜色联系的HSV颜色空间代替传统的RGB颜色空间;对图像进行空间子图像划分,结合颜色特征与空间信息进行检索;通过提取图像颜色的上均值、下均值,获取多重Bitmap特征,扩展比较图像内容差异时所利用的信息范围.实验结果表明,提出的算法比文献[1]算法的检索性能有明显的改进.     

Research on Image Retrieval Algorithm Based on Combination of Color and Shape Features

Journal of Signal Processing Systems - With the development of content-based image retrieval technology, the retrieval efficiency of image retrieval technology is getting higher and higher. For...     

基于ROI的图像检索算法研究

针对全局特征的图像检索不能很好地满足用户的意图和基于图像分割的检索过分依赖复杂的图像分割算法二者的不足。在基于子图的检索思想的基础上，给出了一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法。该算法无需对图像进行复杂的分割就能提取对象特征，实验证明该算法具有简单、高效、查全率较高的优点。     

基于德劳内三角剖分的彩色图像加权直方图表示及检索技术

经典的颜色直方图方法存在诸多缺陷，例如它不能表示图像中颜色的空间分布信息。为了进一步的提高图像检索能力，在分析图像特征的基础上，文章给出了一种基于角度图的直方图加权的图像表示方法。这种方法不仅保持了图像直方图简单方便的特点，同时又有效地将颜色的空间分布信息集成到直方图中。实验结果表明，对比经典直方图表示这种彩色图像的表示方法能获得更好的检索效果。