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%。     

以计算机为基础的色彩图像检索方法与研究

为了进一步改善图像检索方法的效果,并有效提高其检索效率,有必要针对图像检索方法进行进一步研究和完善。本文重点从图像检索方法中应用较为广泛的色彩图像检索方法入手,就以计算机为基础的色彩图像检索方法的特点及其关键技术进行了研究,希望能为相关领域的研究提供参考。     

基于分色的色彩检索方法应用研究*

图像是视觉系统的基础,色彩是人眼视觉中的重要图像内容,同时也是人的视觉系统在图像识别、图像理解中用于区分图像的基本特征。在分析了常规检索方式的基础上,提供了基于图元色彩特征的图元检索方法。     

基于类比的壁画色彩虚拟复原

文中以敦煌莫高窟为应用背景,介绍了基于类比的计算机辅助古代壁画色彩方法,将色彩保持相对完好的壁画图像以及描述壁画属性的特征参数作为壁画色彩恢复的类比源存入数据库,根据决定和影响壁画色彩的不同因素,特征参数分为３个层次,以便于图像数据库的类比检索,为了在处理图像过程中与人的视觉保持一致,除ＲＧＢ颜色空间外,又选择了ＳＨＩ颜色空间,结合图像色彩区域提取,基于直方图的色彩转换等技术实现了壁画图像的色彩复     

基于色彩共生矩阵的图像检索方法

本文介绍了基于色彩共生矩阵的图像检索方法。在灰度共生矩阵的基础上,我们提出了色彩共生矩阵的概念,并从中提取出颜色和纹理特征进行图像检索。该算法易于实现,特征库简洁、高速、且具有较好的检索效果。     

基于色彩的图像数据库检索方法的研究

文中论述了基于色彩的图像检索方法,对色彩空间的选择、彩色聚类方法、色彩直方图的距离、以及基于图像分割的色彩直方图等方面进行了详细的论述;为提高图像检索的效率和精度,采用了多阶段相似比较的方法。     

改进的基于直方图的图像检索方法

针对传统色彩直方图检索方法容易丢失空间信息的问题。提出了一种改进方法．该方法进一步分析了具有相同灰度的像素之间在空间分布上的差异，用其在图像中形成的主要连通区域的面积大小代替传统直方图中使用的数量总和指标．从而能够间接反映色彩的空间分布特征。提高检索质量，对纹理丰富的图像的检索效果尤其显著．     

一种基于加权色彩直方图的快速图像检索方法

传统的基于颜色直方图的彩色图像检索方法的缺陷非常明显．首先是数据存储和运算量大,更重要的是在光照条件改变的情况下,图像检索效果不理想．为克服此缺陷,提出了一种基于加权色彩直方图的快速图像检索方法,它利用光照不变性模型,消除光照变化对图像的影响,并对归一化后的二维色彩直方图图像在加权后进行子波变换和DCT压缩,其中根据色彩直方图图像的像素点对应色彩值在原始图像中所占的比例,对该像素点的灰度值进行加权．实验结果表明,此方法不仅检索效果比传统方法有所提高,同时图像检索的平均耗时也大大降低．     

一种基于最大相似子阵的彩色图像检索算法

颜色是图像的重要特征之一,被广泛用于图像检索。传统的颜色直方图检索算法丢弃了色彩的空间位置信息,影响了算法的检索精度。针对这一问题,提出了一种基于最大相似子阵的彩色图像检索算法,即采用奇数方阵分割图像以捕捉颜色的空间分布特征,从而得到颜色矩阵,通过求解两个颜色矩阵的最大相似子阵实现相似度计算。研究结果表明,所提算法能够准确描述图像的颜色特征,相似度计算非常有效,相比全局直方图有较好的检索精度。     

基于分块主色法的图像无序激增数据检索仿真

针对传统图像信息检索方法存在检索效果不佳的问题,提出基于分块主色法的图像无序激增数据检索方法。方法首先按照图像内容将图像进行分块处理,并对每个分块进行HSV非均匀量化,得到图像的颜色特征;然后根据图像小块的颜色特征分布情况,对小块的颜色特征进行加权值计算;最终以小块加权的颜色值为目标特征,进行相似度估计,并计算图像之间的欧几里德距离,将距离值最小的图像视为检索结果。经过仿真验证,采用颜色特征进行图像信息检索效果较好,经过特征加权可以使图像检索更准确,且检索耗时短,由此可以说明所提方法具有较好的检索性能。     

可拓方法在图像检索的应用

图像检索技术不断发展,基于文本的检索技术逐渐成熟,但是基于内容的图像检索技术还在探索阶段.在简单介绍图像检索技术的基础上,提出一种可拓方法应用于图像检索的的图像检索方法,并简单分析了其优缺点.     

三种图像检索技术的比较研究

图像检索是很多研究中的关键技术,本文对图像检索的现状和发展趋势进行了全面的综合论述,根据不同的图像索引对基于文本的图像检索、基于内容的图像检索和基于语义的图像检索这3种流行的图像检索技术进行了深入的讨论.通过广泛收集资料,对几种技术进行了比较性研究.最后,提出了图像检索技术的发展趋势和研究方向.     

基于HSI色彩空间累加直方图的图像检索算法

本文给出了一种基于HSI色彩空间累加直方图进行图像检索的方法。该方法使用符合人类视觉特性的HSI颜色模型将颜色空间压缩为72种具有代表性的颜色,设计了一种具有重叠方式的图像分块方法;然后统计每块区域内的颜色直方图得到该图像的HSI颜色空间直方图,再计算各块的累加直方图,并根据相似度计算方法计算每块子图像的累加直方图和图像库中图像对应块的累加直方图的相似度;最后根据各块子图像的重要性进行加权,得出最后的检索结果。实验表明,该方法实现简单,能够更加灵活、准确地描述图像的颜色特征,从而有效提高了检索的精度。     

一种基于可拓理论的图像检索方法

图像检索技术发展已经有一定的历史,基于文本的检索技术逐渐成熟,但是基于内容的图像检索技术还在探索阶段,本文在简单的介绍图像检索技术的基础上,提出一种可拓方法应用于图像检索的的图像检索方法,并简单的分析了基于颜色,纹理和图像轮廓的检索算法,最后通过实验比较了各算法的效果。     

基于形状特征的图像检索技术研究

随着图像信息数量的飞速增长,人们迫切需要对大量的图像信息进行快速、有效的检索。因此,研究者们提出了许多图像检索新技术。阐述了图像检索技术的发展过程;分析了基于形状特征的图像检索技术研究现状和局限性;着重从特征提取、高层语义和形状特征的关联、高维索引技术等方面研究了基于形状特征的图像检索的发展趋势。     

基于小波变换的低频分量图像检索研究

图像检索是图像数据库的最基本功能,传统检索技术对图像数据库来说存在很大的局限性,图像的检索应采用基于图像内容本身的检索方式,目前流行的各种图像匹配技术主要针对特征明显的图像,需要图像先验知识,缺乏广泛性.分析了传统的模板匹配技术,采用小波变换技术抽取图像低频分量为逻辑对象,利用改进的模板匹配技术进行检索,实验结果表明可大大减少计算量,提高检索效率.     

轮廓检测的图像检索方法

在图像检索领域中,形状特征是图像的最重要视觉特征之一,利用形状特征进行检索可提高检索的准确性,但形状边界的自动提取一直是图像处理领域多年的难题。为了提高图像精度和准确性,提出一种基于轮廓检测的图像检索方法,首先用色彩聚类的方法对图像进行预处理,对有意义的聚类区域进行边缘追踪,然后采用基于Snake轮廓检测的算法完成图像分割,提取底层形状特征并用傅立叶描述子加以描述,进行相似度匹配。引入支持向量机的相关反馈算法来提高检索精度。实验结果表明了方法的有效性。     

图像检索技术的发展及现状分析

本文从图像检索技术的定义入手,介绍了图像检索技术的两个发展阶段,基于文本的图像检索（TBIR）及基于内容的图像检索（CBIR）,并列举了两种技术的典型应用。对目前两种技术的优势和不足及CBIR的研究缺陷进行了详细分析。     

基于内容特征的图像数据库检索技术及实现

随着图像数据库容量的增大,迫切的需要提高对数据库内图像进行检索的准确率和效率,基于图像内容特征的检索技术发展是一个重要的提高检索效率的途径。本文在分析了基于内容特征的图像检索技术基础上,针对多维索引技术发展及图像数据库的特点,提出了一种新的改进NB-Tree的基于颜色特征的图像检索技术,通过引入新的信息特征矢量,实现了检索效率的提高,并给出了一个具体的实例验证了技术的正确性。     

基于形状特征的图像检索技术研究

随着图像信息数量的飞速增长，人们迫切需要对大量的图像信息进行快速、有效的检索。因此，研究者们提出了许多图像检索新技术。阐述了图像检索技术的发展过程；分析了基于形状特征的图像检索技术研究现状和局限性；着重从特征提取、高层语义和形状特征的关联、高维索引技术等方面研究了基于形状特征的图像检索的发展趋势。