基于多语义特征的彩色图像检索技术研究

基于语义内容的图像检索已成为解决图像低层特征与人类高级语义之间"语义鸿沟"的关键.以性能优越的回归型支持向量机(SVR)理论为基础,结合重要的图像边缘信息及人眼视觉特性,提出了一种基于多语义特征的彩色图像检索新算法.该算法首先利用Canny检测算子提取原始图像的边缘信息,并得到低层纹理特征,同时利用SVR将低层特征映射到高级语义,以获得图像的高级纹理语义.然后结合人眼视觉系统感知特性,给出基于重要区域主要颜色的高级颜色语义.最后根据上述高级语义特征(纹理语义和颜色语义)进行图像检索.实验结果表明,该算法能够有效地对图像高级语义进行刻画,不仅图像匹配检索效果良好,而且具有稳定的检索性能,其对于缩小低层视觉特征与高级语义概念之间的"语义鸿沟"具有重要意义.     

综合MPEG 7中纹理和颜色特征的图像检索方法*

在基于内容的图像检索中, 颜色和纹理是图像检索使用最频繁、最重要的两个视觉特征.但是仅基于一种特征的方法只能表达图像的部分属性.为此提出了综合利用MPEG-7中建议的纹理特征的边缘直方图描述符和颜色特征的主颜色和颜色布局描述符进行检索的方法,并依据MPEG-7中的评价准则评价检索结果.实验结果表明,综合特征检索更符合人的视觉感受要求,检索效果更好.     

基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法

颜色特征是重要的图像视觉特征,颜色相关图则是当前基于内容的图像检索中常用的特征描述符,但现有基于颜色相关图的图像检索算法存在计算复杂度高、检索精确度低的问题。为此,提出基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法。给出一种新的颜色特征描述符——颜色互信息,通过计算颜色相关图特征矩阵中每个颜色与其周围颜色的平均互信息,得到不同颜色之间的全局及空间分布特性,并作为新的颜色特征矢量,以降低计算复杂度。同时采用外部特征矢量归一化方法结合颜色互信息与颜色自相关算法,以提高检索精确度。实验结果表明,该算法可有效降低计算复杂度,提高实时响应性能和检索精度。     

基于动态遍历的分层特征网络视觉定位

采用分层特征网络估计查询图像的相机位姿,会出现检索失败和检索速度慢的问题。对分层特征网络进行分析,提出采用动态遍历与预聚类的视觉定位方法。依据场景地图进行图像预聚类,利用图像全局描述符获得候选帧集合并动态遍历查询图像,利用图像局部特征描述符进行特征点匹配,通过PnP算法估计查询图像的相机位姿,由此构建基于MobileNetV3的分层特征网络,以准确提取全局描述符与局部特征点。在典型数据集上与AS、CSL、DenseVLAD、NetVLAD等主流视觉定位方法的对比结果表明,该方法能够改善光照与季节变化场景下对候选帧的检索效率,提升位姿估计精度和候选帧检索速度。     

基于子图像多特征组合的商标图像检索

本文提出了基于子图像特征组合的商标图像检索算法.首先对商标图像进行子图像抽取,然后根据子图像单特征计算图像与目标图像的单特征距离,最后基于多特征组合得到图像相似性度量.用Hu不变矩对基于子图像多特征组合的商标图像检索算法进行实验,用PVR指数作为图像检索性能评价准则.实验表明,相对基于全局图像单特征的检索算法,基于子图像多特征组合的商标图像检索算法具有更出色的检索性能,其检索结果更符合人眼的视觉感受.     

改进的二进制特征图像检索算法

提出一种针对嵌入式系统的图像检索算法,通过提取目标局部特征来进行图像检索。为了提高检索的实时性并兼顾正确率,选用经典SIFT特征为基础进行改进。在关键点检测阶段使用均值滤波代替高斯滤波大大提高特征提取速度。在描述符生成阶段通过稀疏矩阵将SIFT特征映射为二进制描述符。引入基于K-means的 Multi-probe LSH方法对二进制描述符进行快速检索和匹配。通过一系列的图像缩放、旋转、模糊和光照变化对比实验,可以看出该算法与现有的经典算法相比在检索正确率及实时性方面均有很好的表现。     

基于Bag of Features的手势识别

基于视觉的手势识别中,手势的识别效果易受手势旋转,光照亮度的影响,针对该问题,借鉴了目标识别和图像检索领域的Bag of Features(特征袋)算法,将Bag of Features算法应用到手势识别领域.通过SURF(加速鲁棒性特征)算法提取手势图像的特征描述符,使手势对尺度、旋转、光照具有很强的适应力,再应用Bag of Features算法把SURF特征描述符映射到一个统一维度的向量,即Bag of Features特征向量,再用支持向量机对图像得到的特征向量进行训练分类.实验结果表示,该方法不仅具有较高的时间效率,满足手势识别的实时性,而且即使在很大角度的旋转以及亮度的变化下,仍能达到较高的识别率.     

基于本体技术的内容图像检索系统

提出一种新的利用对象本体进行基于内容的图像检索的方法.从分割后的图片区域中提取低层特征,并将其映射为本体中的中间层描述符.中间层描述符将图像低层特征与高层语义联系起来,实现基于内容的图像检索.实验证明,该方法适于大型图片库的检索.     

基于基元结构的图像检索以及相关反馈

在本文中,我们提出了一种新颖的特征描述符用于图像检索,即基元结构直方图。它使用了颜色和边缘方向信息来描述图像的基元结构信息。在特征提取时,我们使用更符合人眼的视觉认知机制的HSV颜色空间。在相关反馈阶段,我们对权重进行不断的更新,以达到更好的检索效果。     

一种基于形状特征的大规模图像检索方法

形状是物体的一个重要属性,在图像检索中发挥着重要作用.本文针对基于形状的大规模图像检索技术进行了研究,提出了一种基于自相似描述符的大规模图像检索方法.自相似描述符是最近提出的一种不同于传统图像形状描述方法的方法,利用图像的重复模式对图像进行描述.本文所述图像检索方法利用自相似描述符作为图像特征,使用近似K-Means方法进行视觉词典生成,之后利用矢量化后的直方图作为图像表示,并使用广义霍夫投票方法进行图像空间验证.在ETHZ图像数据集上的实验结果表明了本文方法的有效性,并具有一定的实用性和推广意义.     

基于支持向量机的图像语义分类

图像的低层可视特征与高层语义特征之间存在着一道鸿沟,人们不能直接理解由计算机自动生成的低层特征.另外,基于内容的图像分类和检索的性能极大地依赖于可视特征的提取和描述.出于这些考虑,提出了新的图像纹理、边缘描述子提取方法,并将它们表示为直方图.在此基础上,集成纹理、边缘和颜色直方图作为图像的特征向量,用支持向量机(SVM)实现图像的语义分类.实验结果表明,集成的图像特征表示在图像分类实验中取得了很好的效果,具有比其他特征表示(如Gabor纹理、颜色直方图)更好的性能.     

一类基于局部信息的特征描述子的图像检索

基于内容的图像检索准确性大大依赖于低层可视特征的描述。本文提出一类创新的彩色图像空间描述子、纹理描述子、边缘描述子和颜色描述子,空间描述子由局部均值直方图表示,纹理描述子由局部方向差单元直方图表示,边缘描述子由局部极大一极小差直方图表示,颜色描述子由量化HSV模型颜色直方图表示。这四种描述子被用作特征索引,它们对彩色图像,尤其是对具有相对规则的结构或纹理特征的图像具有很强的描述力。实验结果表明,用这种特征索引来检索图像,可以得到比其它基于颜色一空间方法高得多的精确度。     

基于颜色和梯度方向共生直方图的图像检索

为有效融合图像的形状、颜色等特征,提出一种基元梯度方向共生直方图和颜色直方图的彩色图像检索算法。首先将图像划分为4×4互不重叠的基元,并根据基元的梯度平均幅值把基元分为视觉均衡基元和视觉非均衡基元;接着计算视觉均衡基元的平均颜色值,并将其在HSV空间中量化到72色颜色空间,构建视觉均衡基元颜色直方图作为彩色图像的局部颜色描述子;然后将图像中各像素点颜色值在HSV空间量化到72色颜色空间,获得图像的全局颜色直方图;最后在视觉非均衡基元中构建梯度方向共生直方图描述图像的形状特征。融合局部颜色描述子、全局颜色直方图和形状特征构成彩色图像检索特征矢量。实验结果表明,所提算法能够准确描述彩色图像的颜色和形状特征,具有很好的旋转不变性和尺度不变性。相似性度量非常有效,查全率和查准率均有较大提高。     

改进视觉词袋模型的快速图像检索方法

视觉词袋模型在基于内容的图像检索中已经得到了广泛应用,传统的视觉词袋模型一般采用SIFT描述子进行特征提取.针对SIFT描述子的高复杂度、特征提取时间较长的缺点,本文提出采用更加快速的二进制特征描述子ORB来对图像进行特征提取,建立视觉词典,用向量间的距离来比较图像的相似性,从而实现图像的快速检索.实验结果表明,本文提出的方法在保持较高鲁棒性的同时,明显高了图像检索的效率.     

基于纹理谱描述子的图像检索

提出一种新的纹理谱描述子应用于基于内容的图像检索中.讨论了小波变换的思想和纹理谱概念的联系,根据纹理的视觉特性,提出纹理模式等价类的概念,设计出更合理的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征.该纹理模式刻画了领域内像素灰度变化模式,以纹理谱直方图方式表示图像纹理内容.分析了纹理谱的对称不变性和旋转鲁棒性的特点.应用于图像检索,与G曲or纹理特征相比较,该纹理谱描述子特征提取速度快,检索准确率高.