基于形状和纹理的图像检索

构造了Radon变换的不变量，提出一种新的基于形状和纹理的图像检索方法。对小波图像边缘提取Radon不变量作为形状特征，同时提取小波各频道能量作为纹理特征。然后将形状特征和纹理特征分别进行高斯归一化，计算图像形状和纹理的相似度。最后，利用形状和纹理相似度的加权和进行图像检索。试验结果表明该方法对噪声具有较强的鲁棒性，具有尺度、平移和旋转不变性。     

基于形状的图像检索的关键技术研究

将小波变换的多尺度技术应用到图像检索中的形状特征的边缘检测 ,利用不变矩的仿射不变性进行形状特征提取 ,并以图像特征向量的欧氏距离进行图像的相似度匹配。试验结果表明 ,使用该算法可以提高基于内容的图像检索的准确率与检索速度。     

基于小波多尺度特征的图像聚类检索

描述了一种图像数据库中基于小波多尺度特征内容的聚类检索方法。该方法对图像数据库中的图像进行小波多尺度分解并提取每一频段的矩和最低频段的小波系数分别作为其纹理特征和颜色特征。为提高检索效率。在图像被插入到图像数据库时对其进行基于多尺度矩的K均值聚类。检索时，将查询图像与聚类各簇的质心进行比较确定其相似簇，加上颜色特征计算查询图像与相似簇中各图像的相似性距离。实验证明：该方法由于综合考虑图像的纹理和顾色特征信息，因而具有较高的查准率和查到率．而聚类算法的应用使其有较高的检索速度。     

基于JPEG的图像检索综述

基于内容的检索是近年来的研究热点之一，现在已有许多基于象素域的图像检索技术，目前数据压缩也已成为多媒体应用的标准模式，静态图像压缩主要采用JPEG技术，研究基于传统JPEG和JPEG2000的图像检索方法成为必然。本文综述近年来出现的基于JPEG核心算法离散余弦变换和JPEG2000核心算法离散小波变换的图像检索技术。     

基于小波变换的图像检索

随着多媒体和因特网技术的迅速发展,图像数据在不断增加,为了对这些图像进行更有效的管理和分析,帮助用户快速准确地找到所需内容的图像,基于内容的图像检索（CBIR）正成为当今多媒体技术研究的热点.本文采用基于小波变换的技术来提取图像的纹理特征,并使用支持向量机学习技术从图像数据库中检索出符合要求的图像,实验结果证明了所提出方法的有效性.     

基于显著区域的图像检索方法

研究基于显著区域的图像检索,对小波域显著点提取方法进行改进,解决提取图像特征内容有限、不能有效表达图像内容的问题。提出由显著点作为线索提取显著区域的方法,该方法能实现背景图与对象图的区分。对于对象图,仅对显著区域进行检索,有效减少图像检索过程中背景区域的干扰,提高了检索的速度和准确率。     

结合边缘颜色与形状特征的图像检索方法

小波变换具有良好的局部特性与多尺度特性, 能多尺度逼近边缘, 这使得它在图像奇异性检测和特征提取方面得到了广泛的应用. 通过三次样条二进小波变换模极大值法提取图像彩色边缘, 用彩色边缘的环形颜色直方图表示颜色特征, 用小波模极大值的环形直方图表示形状特征; 最后利用上述两种直方图计算图像间的相似度, 并进行彩色图像检索. 实验结果表明该算法不仅具有较好的查准率和查全率, 而且对图像中存在的光照变化和几何变化(尺度, 平移, 旋转等)具有较强的鲁棒性.     

基于快速小波变换的高适应性图像检索技术研究

在目前已有的研究工作中,基于自适应小波的图像特征在基于内容的图 像检索领域获得了广泛的应用。但这些方法存在一个共同问题,即采用相同的小波基描述不 同的查询图像。为了提高图像检索技术的自适应能力,本文对不同的查询图像设计不同的小 波基表示,从而实现用可调整的距离测度表征不同类别图像的特征改变。为了进一步降低表 征图和表征导数图的求取时间,该文使用了近似泰勒展开。实验结果表明,这种新的图像检 索技术具有高度的自适应能力,检索性能也大幅度提高。     

基于双密度Contourlet变换的图像检索

提出了一种新的双密度Contourlet变换,理论证明该变换在L2(Z2)空间是框架算子,具有较低平移敏感性和多方向分辨能力的优点。纹理图像在该变换域的高频方向子带系数分布符合广义高斯分布,可以利用广义高斯参数估计表征图像高频子带的纹理特性;针对变换域的低频子带,采用局部二值模式(LBP)提取图像的局部纹理特征。基于内容的图像检索实验表明,所提算法检索精度比传统Contourlet变换算法提高了5.3%。     

基于边缘梯度方向直方图的图像检索算法

在基于内容的图像检索中,不同图像对形状细节的要求不同及形状特征对旋转的敏感性,影响检索性能.对此,本文提出了一种基于边缘梯度方向直方图的图像检索算法:利用B样条小波的多尺度变换模极大值进行边缘检测,实现不同图像对形状细节不同要求;用边缘梯度方向直方图表示物体的形状,采用循环移位最小值计算直方图的相关性进行图像匹配,使其具有旋转不变性.实验证明,算法对图像的亮度变化、缩放、旋转具有不变性,有较高的检索性能.     

基于目标区域的彩色图像检索研究

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法,首先,获取彩色图像HSV色彩空间中各个分量灰度图像,然后计算各分量灰度图像的二值边缘图像,根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域,在图像检索时,抽取彩色图像目标区域的提取和基于目标区域的彩色图像检索,实验表明,基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的彩色图像检索算法。     

基于图像中心加权特征的图像检索

本文讨论了基于内容的图像检索系统中特征提取的技术,并提出了一种基于图像中心加权特征提取算法,即对图像不同位置提取的特征采用不同的加权系数,越靠近图像中心加权系数越大。最后使用支持向量机技术作为图像分类器进行图像的检索。实验表明该系统能有效地检索大规模的图像数据厍,并取得了比较好的效果。     

基于数据隐藏的图像检索系统

本文提出一种新的图像检索系统,采用数据隐藏算法把图像的标注信息和特征信息嵌入压缩域图像中,用于快速检索。由于DCT在图像压缩中得到了广泛的应用,本文分析了基于DCT的JPEG图像格式编码流程,实现了一种基于JPEG压缩的数据隐藏算法。实验结果表明,该算法未引起图像质量明显下降,可嵌入较多数据。     

基于用户定义感兴趣区域的图像检索算法

提出一种利用用户定义感兴趣区域（ROI）的图像检索方法，可以对多个感兴趣区域的相对位置加以约束以获得更高的查准率，相关反馈算法被用来进一步学习用户的检索意图，实验结果表明，该算法比现有图像检索方法具有更高的查准率。     

基于图像信息熵的商标图像检索

提出了一种基于图像信息熵的商标图像检索系统,该系统使用图像的单元熵作为特征来描述图像形状,用欧氏距离来度量熵矢量间的相似性。用１３１０幅图像构成的数据库进行实验,结果表明,该系统输出的相似图像与人的视觉感应吻合性较好,并且具有了的比例不变性较好,并且具有很好的比例不变性,抗噪声性和抗和浓谈性。     

基于图像几何形状特征的CBIR算法

张量尺度是一种基于图像几何形状的特征描述子,由于其特征提取过程计算复杂度较高,不适合于快速的基于内容的图像检索。提出一种基于图像森林变换的张量尺度特征提取快速算法,并采用归一化的张量尺度方向直方图作为图像几何形状的特征描述子,与相似性度量标准结合,实现了一种具有图像平移、旋转、尺度变换不变特性的基于内容的图像检索算法。与现有的张量尺度计算方法相比,该算法具有较低的计算复杂度,仿真实验结果证明算法的有效性。     

基于多分辨率分析和相关反馈技术的图像检索

提出了一种基于图像全局-空间颜色特征的检索方法,首先采用多分辨率分析的图像划分方法,提取图像的全局和空间颜色特征作为检索信息,同时引入了反馈机制来加强检索效果.实验表明,该方法取得了较好的检索效果.     

基于复数矩不变性的图像检索方法研究

讨论了复数矩不变性的实现方法,介绍了复数矩不变性在图像检索中的应用及算法。用商标图像数据库进行图像检索实验,给出了实验结果。     

基于树型小波变换的图像检索研究

本文通过分析纹理图像经过小波分解后的能量变化特点,比较和分析了利用树型小波变换和塔式小波变换进行图像检索的方法,提出了基于树型小波变换的相似性度量方法.通过排序的评价方法进行评价,研究表明,树型小波分解方法具有较好的纹理区分能力.     

基于内容的图像检索技术

综述了基于内容的图像检索（CBIR）技术。分别介绍了在象素域和压缩域CBIR的基本方法及已取得的成果,并对其进行了分析和比较,最后提出今后一些主要研究方向。