基于颜色和纹理特征的图像检索技术研究

为改善单一特征图像检索方法的局限性和传统综合特征检索方法计算复杂度高的问题,提出一种综合特征的图像检索新方法:将Tamura纹理特征与抗几何形变的小波变换纹理分析方法相结合提取出13个纹理特征分量,在小波分解得到的低频区域中进行颜色直方图的提取,从而实现了颜色和纹理特征相结合的图像检索系统.实验表明,该方法在不明显增大计算量的情况下比单一特征的图像检索具有更好的检索效果.     

基于颜色特征和相关反馈的图像检索技术

提出了一种基于颜色特征和相关反馈的图像检索方法,该方法融合了图像的整体与分块颜色分布,将图像间的相似度定义为整体相似度与以图像分块为基础的局部相似度的加权和,并采用相关反馈技术通过更新权值的方法来调整图像整体与局部颜色特征系数的权值.实验结果表明该方法具有较好的检索效果.     

基于SIFT特征和颜色融合的图像检索方法

根据图像检索方法中颜色直方图存在的问题,提出了一种改进的基于分块和主颜色的颜色直方图提取算法;根据SIFT特征存在的问题,提出了一种改进的基于harris角点的SIFT特征提取算法。最后运用两种改进算法提出了一种融合颜色直方图和SIFT特征的图像检索算法。实验结果表明,本算法在功能及性能上优于其他算法,并具很好的鲁棒性。     

基于颜色一致向量的图像检索方法

大量图像信息的产生使得基于内容的图像检索技术成为研究热点。由于颜色特征具有稳定性和计算简单的特点,本文首先介绍了利用全局颜色直方图进行图像检索的基本思想,然后分析了它的局限性,并给出了改进的方法：特征提取采用结合空间信息的颜色一致向量方法。在特征度量时,依据所设计的评价实验,对这两种方法进行了比较,并给出了实验结果和图像检索性能的评价。实验表明,所述的图像检索方法具有较好的查全率和查准率。     

基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统

提出了基于加权颜色直方图的图像检索算法以及基于颤色对的图像检索算法，该算法分别利用图像的加权颜色直方图和颜色对作为图像特征，通过图像的相似性计算实现图像匹配．用Visual C^ 实现了基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统，阐述了该系统的组成结构．同时给出图像检索实例．并对该系统的检索效果和性能进行了详细分析．实验结果表明该系统具有较好的检索效果和性能．     

纹理融合新空间关系下颜色的刑侦图像检索

为提高刑侦图像检索的准确率,针对现有刑侦图像检索算法对图像颜色空间信息提取不足以及缺乏对局部纹理描述的问题,提出一种纹理融合新空间关系下颜色的刑侦图像检索算法。该算法通过3级分区划分图像,在计算颜色自相关图的基础上,利用图像块之间的街区距离反映颜色特征的空间关系。同时,使用具有旋转不变特性的局部二值模式(rotation invariant local binary patterns,RILBP)描述算子提取图像的纹理特征。并采用加权相似性度量融合颜色与纹理特征的相似性来实现检索。在刑侦图像库上的实验结果表明,该算法具有较好的检索性能。     

基于局部主色和边缘特征的图像检索

在基于内容图像检索技术中,经典颜色直方图方法具有一定的局限性,为此提出一种综合图像局部主色和边缘特征的图像检索方法.通过使用HSV颜色模型对图像进行量化,设计了一种重叠方式的图像分块方法,然后加权各分块区域主色,得到颜色特征,再利用Sobel算子提取图像边缘,用二维边缘直方图描述边缘特征,最后将颜色特征和边缘特征通过加权处理,得到图像总的相似度,实现图像检索.实验表明:综合两种特征的检索方法比单一特征的检索方法效果更好.     

基于底层纹理特征的图像检索

讨论了统计法中的灰度共现矩阵法和频谱法中的小波变换法来提取图像底层纹理特征,并对此进行了比较和分析,实验表明,基于小波变换的纹理特征提取方法可以有效描述图像底层纹理并取得较好检索结果。     

基于纹理特征提取的图像检索技术

主要从图像纹理特征入手,研究如何有效地抽取图像纹理特征对图像进行描述,基于抽取的特征对图像进行搜索,从而提高检索效率和检索性能。     

基于图像敏感区域纹理特征的图像检索

提出一种基于敏感区域动态特征的彩色图像识别方法,模拟人眼视觉特性,在小波变换域内利用K均值聚类提取敏感区域图像,提取敏感区域的动态纹理特征来表示图像内容,并以此计算图像间的相似度、对图像进行分类和检索。仿真实验结果表明,该方法能够较准确地查找出目标图像,并且明显地提高了检索精度。     

一种基于局部颜色特征的图像检索方法

提出一种基于局部颜色特征的图像检索算法.该算法首先采用一种新的方法对图像进行分块,提取图像中心区域的主颜色和其他区域的平均颜色作为颜色特征,然后根据图像中心的重要性,对图像各个分块采用不同的加权系数,使局部图像的特征矢量被增强,从而提高了图像的检索精度.实验结果表明,这种基于局部颜色特征的图像检索算法适合于画面明显按分块变化的图像.     

基于主色连通区域纹理谱特征的图像检索

借鉴纹理谱特征的概念,本文提出并实现一种结合图像主色连通区域信息及其纹理谱特征的图像检索方法.该方法基于图像的主色连通区域,结合图像的颜色构成和分布信息,提取图像的每个主色连通区域的纹理谱特征,并采用线性加权直方图相交法作为相似性度量函数,同时分析并给出了适用于本文方法的加权函数取值方式.本文方法将颜色信息与纹理特征有效地结合在一起,在不增加太多计算时间的条件下,提高了检索质量.     

基于层次分析法的建筑企业信息化建设评价研究

信息化作为建筑企业提升竞争力的重要途径,是一种手段,更是企业的一种战略目标.我国建筑企业信息化目前还处于初级阶段,存在着一定的问题.通过运用层次分析法建立多层次评价模型,通过计算分析得出最敏感指标,力图为实际工作提供决策支持.     

Android系统上基于图像颜色特征的检索研究

对Android移动平台上基于内容的图像检索技术进行了初步的研究,实现了基于HSV颜色特征的图像检索系统。经测试,系统运行稳定,检索速度快,准确率较高,对移动终端上图像检索技术的应用与推广起到了促进作用。     

一种基于颜色特征的图像检索方法的设计和实现

本文选用MATLAB程序设计语言,利用RGB颜色空间提取颜色特征值,用距离度量函数进行图像的相似性匹配,以符合视觉习惯的HSV模式显示检索结果,完成基于图像颜色特征的图像检索演示系统。     

基于NSCT和矩阵F-范数的图像检索方法

介绍一种基于非下采样轮廓波Nonsubsampled Contourlet（NSCT）和矩阵F-范数的图像检索（CBIR）技术。首先对图像进行NSCT变换,然后将变换结果用矩阵F-范数构建特征向量,设计了两个特征向量相似度度量,最后给出加权相似度实现了图像检索。实验结果表明,该技术具有很好的检索率。     

CNN视觉特征的图像检索

卷积神经网络( CNN)是当前图像识别领域的研究热点,利用预训练的CNN网络提取的图像特征展示出了较强的图像识别能力。主要对比分析了传统视觉特征和CNN视觉特征在基于内容图像检索任务中的性能表现,并指出了一些可以值得深入研究的方向。在两个公开数据库(Pascal Sentence和Pascal VOC 2007)的实验尝试表明CNN视觉特征比传统的视觉特征更适用于图像检索。