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DTCWT域统计特征融合的纹理图像检索

在多尺度变换域,将各子带系数的统计特征进行互补融合可以有效地提高纹理图像检索的性能。文章利用双树复小波变换提出一种新的将低频子带系数的能量特征、高频子带幅值系数的Weibull分布参数特征以及相对相位系数的wrapped Cauchy分布参数特征相融合的纹理图像检索方法,采用VisTex纹理图像库进行检索。结果表明:采用多类系数统计特征的互补融合,以及最优的相似性测度加权组合,能够显著地提高纹理图像检索系统的平均检索率;与现有的7种纹理图像检索方法相比较,所获得的较高平均检索率为86.74%。     

基于改进纹理特征的现堪图像检索算法

针对灰度共生矩阵缺少图像纹理的整体空间分布特征与双树复小波变换对图像结构细节敏感的缺陷,提出一种融合图像空间分布与结构细节的纹理特征提取算法,应用于现堪图像检索。首先,利用灰度共生矩阵与双数复小波提取图像的纹理信息;然后,将图像均匀分块,分别计算各个块的角点疏密度和纹理细节特征并级联,以此组成图像的空间分布特征和结构细节特征;最后,对纹理信息融合图像的空间分布特征与结构细节特征,完成现堪图像的纹理特征提取。在现堪图库上的检索实验结果表明,该算法能更全面的描述图像的纹理内容,并且可有效提升现堪图像检索算法的检索准确率。     

一种图像纹理特征检索算法

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法,对原始图像进行坐标系的旋转校正,确定方向归一化的图像,再对方向归一化后的图像进行Radon变换．根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性．采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此进行图像检索．基于纹理特征的试验结果表明,该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与RIM算法相比平均检索率提高了3.8％．     

基于综合矩特征的图像检索研究

基于内容的图像检索技术是当今研究的热点领域之一.为了克服全局颜色矩检索方法不包含颜色空间分布信息的不足以及传统多特征综合检索方法效率低的问题,提出一种快速有效的提取基于离散余弦变换的能量矩特征方法,并在此基础上描述了一种基于圆环颜色矩和能量矩的综合特征检索方法.实验结果表明：所提出的综合矩特征检索方法比传统的综合颜色和纹理特征的检索方法在查准率和运行效率上有了较大的提高,且对图像旋转、尺寸变化及噪声有较强的鲁棒性.     

基于整数小波系数的纹理图像检索方法研究

提出了一种用整数小波系数检索纹理图像的方法，纹理图像的主要特征表现在细节部分，而高频部分的小波系数体现了图像的细节，所以从这些小波系数中提取的特征，能够表征纹理图像的主要特性；实验结果表明，用该方法检索纹理图像，能够达到较好的检索效果，并且对亮度不敏感，这一特点是传统的纹理分析方法难以达到的。     

基于Radon和小波变换的纹理图像检索

提出一种新的基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法．针对检索图像进行Radon变换,并对投影矩阵进行中心化使其具有平移不变性．利用图像的统计值对投影数据规范化,分别沿 和t方向对投影矩阵进行TSI小波分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解．提取各子带能量作为图像的纹理特征,并对特征向量进行高斯归一化．以两幅图像归一化特征向量间的Canberra距离作为图像的相似度进行检索．基于纹理特征的图像检索试验结果表明,该方法对高斯噪声具有较强的鲁棒性,与其他方法相比具有较高的检索率．     

基于领带花形图像检索算法研究

针对领带花形图像的具体特征，研究了适用于该类图像的检索算法。在对布样扫描图像提取花形区域的基础上，运用Gabor小波变换提取花形特征，并给出了多角度旋转不变性的相似度计算公式。在实际应用中取得了较好的检索效果。     

基于双树复小波和广义高斯密度的纹理图像检索

提出了一种基于双树复小波变换结合广义高斯密度和Kullback-Leibler距离的纹理图像检索新方法。该方法运用双树复小波变换对检索图像和目标图像进行分解,在每层生成6个方向子带的小波系数,并对小波系数的边缘分布函数进行高斯建模,生成纹理特征,再通过计算相应子带间纹理特征的Kullback-Leibler距离度量图像的相似性。实验表明,该方法比基于能量特征和欧氏距离的检索方法以及在3层分解层数下比基于小波变换、Contourlet变换等结合广义高斯模型的检索方法有更高的检索率。     

DCT压缩域中基于纹理和形状的图像检索算法

在对以往DCT压缩域的图像检索算法研究的基础上,将DCT块及其系数的空间分布信息引入特征提取算法,提出了一种压缩域中结合纹理和形状信息的图像检索算法．根据DCT块的复杂度及块内系数的空间分布,构造了加权复杂度直方图来表述图像的纹理信息;同时,根据DCT块系数的取值将其划分为不同的边缘类型,并采用边缘空间分布特征来描述图像的形状信息．该算法不仅考虑了DCT块的统计分布,又考虑了块内系数的空间分布,在一定程度上避免了由于DCT块统计分布信息相同而空间分布信息不同而造成的误检漏检情况．实验结果表明,该算法具有较好的检索结果．     

基于形状和纹理的外观设计专利图像检索方法

提出一种多特征融合的外观设计专利图像检索方法。形状特征融合了几何结构特征与边界方向直方图特征来描述,通过整体结构和轮廓特征的融合全面表达了物体的形状;纹理特征融合了Gabor小波提取的特征和提出的分块统计特征;最后采用加权法融合形状特征和纹理特征,实现外观设计专利图像检索。     

基于纹理特征的数字图书馆文档图像检索技术

针对数字图书馆中信息资源检索效率低的问题,提出了一种新的文档图像检索算法.首先,根据文档图像自身的特点,结合人眼的视觉特性,提取文档图像中的边缘信息,在此基础上,构造有意义的纹理特征,利用纹理特征来定义文档图像的特征描述符,以描述符为线索,将文档图像的内容特征有机结合,并采用合适的相似性度量准则用于高效的检索.实验结果表明,该算法不仅具有较高的检索效率,而且也降低了传统文档图像检索算法的复杂度.     

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。     

一种新的颜色空间特征图像检索

将检索图像转换为HSV颜色空间,分别对各颜色子空间进行Radon变换,并对投影数据中心化以消除平移影响.针对各颜色分量,利用Radon变换的奇异值的统计特性提取了具有尺度不变性的奇异值,由于矩阵的奇异值分解具有旋转不变性,因此该奇异值为平移、尺度和旋转不变的特征向量.将特征向量进行高斯归一化,采用其欧氏距离计算彩色图像的相似度并进行图像检索.试验结果表明该方法比其他算法具有更好的检索效果.     

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。     

基于支持向量机的图像纹理识别方法

将支持向量机（SVM）应用于基于内容的图像检索领域，提出一种基于Gabor小波变换和支持向量机分类器的新型集成纹理识别方法．目标是利用Gabor小波设计的多通道小波滤波器对图像目标进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和标准差生成表示目标图像的特征向量，将特征向量归一化后用支持向量机进行训练和识别．最后，利用Brodatz纹理库中的纹理图像进行了试验并与其他几种方法进行了比较．结果表明，该方法的识别率在小样本情况下要优于其他几种方法，并且具有更好的泛化和推广能力．     

基于支持向量机的图像纹理识别方法

将支持向量机(SVM)应用于基于内容的图像检索领域,提出一种基于Gabor小波变换和支持向量机分类器的新型集成纹理识别方法.目标是利用Gabor小波设计的多通道小波滤波器对图像目标进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和标准差生成表示目标图像的特征向量,将特征向量归一化后用支持向量机进行训练和识别.最后,利用Brodatz纹理库中的纹理图像进行了试验并与其他几种方法进行了比较.结果表明,该方法的识别率在小样本情况下要优于其他几种方法,并且具有更好的泛化和推广能力.