彩色图象检索中的模糊直方图技术

在CBIR应用中,经典的颜色直方图方法具有一定的局限性。根据图象相似匹配中的主观感知特点,本文将模糊信息引入图象的颜色分布表示中,讨论几种描述图象中颜色分布的模糊直方图模型及其相应的距离度量。实验表明,这结模糊颜色直方图模型具有较好的图象辨识能力。     

基于有意义区域的颜色检索算法

颜色直方图方法是基于内容的图像检索系统中最常用的一种技术,然而,经典的颜色直方图方法存在诸多缺陷,例如不能表示图像中颜色的空间分布信息。为此, 提出了一种基于有意义区域的颜色检索算法,即首先计算图像的颜色聚合度,据此确定图像分割方法,对聚合度较高的图像利用区域生长方法进行分割,对聚合度较低的图像进行简单的分块,提取各区域的颜色特征并动态加权求和进行检索。该方法不仅保持了经典直方图简单方便的特点,而且有效地将空间信息集成到直方图中。在CBIR原型系统（DMIR）上的实验表明,该算法明显优于经典颜色直方图。     

基于颜色-空间二维直方图的图象检索

基于颜色直方图特征的图象检索方法简单、高效,但丢失了颜色的空间分布信息。文章给出了一种基于颜色-空间二维直方图进行图象检索方法。该方法使用HSV颜色模型将颜色空间压缩为32种具有代表性的颜色,设计了一种具有重叠方式的图象分块方法,然后统计每块区域内的颜色直方图得到该图象的颜色-空间二维直方图,并给出了相应的相似度计算方法。实验表明该方法实现简单,能够更加灵活、准确地描述图象的颜色特征,从而有效提高了检索的精度。     

一种用于图象检索的综合模糊直方图方法

随着多媒体技术的迅速发展,如今虽然在高带宽计算机网络上已能共享传播图象数据,但这也使得信息交换中的可视数据量急剧增加,同时给研究者们提出了有效检索图象的难题,为了能够快速准确地检索图象,提出了一种用综合模糊直方图进行图象检索的方法,该方法综合使用了颜色和纹理特征,首先将图象分块处理,得到了图象在HSI空间的颜色模糊直方图,然后用纹理特征对颜色模糊直方图进行扩展,从而得到综合模糊直方图,同时还给出了抽取图象颜色和纹理特征的方法和建立图象综合模糊方图的计算过程,并用上述方法对一个200幅彩色图象的图象库进行检索,实验结果表明,使用综合模糊直方图能有效地提高图象检索的准确度。     

基于颜色特征检索方法的研究进展

颜色是图象检索中一个非常重要的特征,本文总结了目前各种颜色特征提取的方法,将它们分为两类一类是基于颜色特征抗光照不稳定的方法,一类是综合颜色直方图和空间信息的方法.并综合介绍了颜色空间选择与量化、两幅图象相似距离的计算、检索效果的评判、MPEG-7颜色描述子等颜色检索的关键技术.指出了目前存在的问题,以及进一步研究的方向.     

一种自适应特征分块加权的图像检索方法

文中提出了一种自适应特征加权的图像检索方法。首先提取图像的颜色直方图以及梯度直方图,根据图像的特点,用不同的方法进行分割。然后将已分割图像分成4×4小块,按照其颜色和纹理的分布情况,计算每小块的特征加权值。最后,以分块加权的一维颜色矢量直方图为特征,进行相似度匹配,欧氏距离较小的图像为检索结果。实验结果表明,综合利用颜色和边缘特征比单独用一个特征进行图像检索的效果要好,自适应特征加权后的检索准确率更高,对于拥有较明显的目标与背景差异的图像,该方法特别有效。     

一种基于颜色信息的图象检索方法

由于传统的基于颜色的图象检索都是基于颜色直方图的检索,其很难将颜色信息和其他信息结合起来,因此,降低了图象检索的准确度.为了提高图象检索的准确度,提出了一种基于颜色聚类表的图象检索方法,该方法首先定义颜色聚类表,并对图象进行颜色聚类;然后利用聚类后的颜色信息构造聚类表,并利用聚类表作为特征来对图象进行检索,同时给出颜色聚类表的获取方法;最后,利用该方法进行了仿真实验.实验结果表明,利用颜色聚类表,根据图象的聚类结果来实现检索,可以很方便地将颜色信息与其他信息结合起来.     

融合主曲率与颜色信息的彩色图像检索算法

针对当前图像检索算法存在特征维度高、检索耗时久、精度低等问题,提出一种基于颜色信息和纹理信息相融合的图像检索算法.首先对彩色图像进行颜色量化和统计以获取其颜色直方图,利用海森矩阵提取彩色图像的表面几何结构曲率信息,并根据提取的曲率信息构建方向梯度加权联合直方图;然后对获得的颜色直方图和加权联合方向梯度直方图进行融合,得...     

基于颜色分布相似性的图象内容检索

图象内容的检索需要确定图象之间的相似性。本文给出了一个基于颜色直方图相似性的匹配模型，然后描述了基于颜色直方图匹配方法的实现，讨论了这个方法在图象相似性上的度量性能。     

基于颜色、边缘综合特征的图像检索技术研究

在基于内容的图像检索技术(CBIR)中,颜色作为图像的一种重要视觉信息,已得到广泛应用.相对于图像的几何特征而言,颜色具有一定的稳定性,对缩放、平移、旋转具有很强的鲁棒性.目前基于颜色特征的检索技术很多,但也都有各自的局限性.提出一种新的图像检索算法,基于颜色、边缘二种特征的综合来完成图像的检索.在颜色特征中采取了聚类方法优化像素点颜色量化过程.通过加权处理,将基于颜色直方图的检索技术与基于边缘直方图的检索技术相结合,实现图像检索性能的显著提高.     

综合颜色和纹理特征的图像检索算法

基于内容的图像检索是当前多媒体信息检索的热点之一。基于内容的图像检索技术是根据对图像内容(特征)的描述和提取,在图像库中找到具有指定内容(特征)的图像。本文对图像颜色特征和纹理特征的提取、相似性度量等基于内容的图像检索的关键技术进行了分析和研究,并在此基础上,提出了一个基于颜色特征和纹理特征的图像检索算法并验证了其有效性。该算法采用HSV颜色空间的直方图作为颜色特征向量,采用灰度共生矩阵的四个纹理特征:能量、熵、惯性矩和相关性构成纹理特征向量,采用欧氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该算法实现的系统具有良好的图像检索功能。     

一种基于彩色边缘综合特征的图像检索算法

图像特征的提取与表达是基于内容的图像检索技术基础。边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值。文中以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出一种基于彩色边缘综合特征的图像检索算法。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓。然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的3种直方图,即加权颜色直方图、角度直方图和梯度方向直方图。最后综合利用上述3种彩色边缘直方图计算图像间的内容相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。     

基于局部颜色-空间特征的图像检索方法研究

研究均匀分块颜色直方图和累加颜色直方图的特征提取方式,分析其在考虑颜色统计分布和颜色空间分布问题上的优点和缺点,实现均匀分块颜色直方图和累加颜色直方图特征提取方式的图像检索,并在此基础上对特征提取方式进行改进,提出一种基于HSV非均匀量化分块颜色直方图的算法,并对该算法进行验证。研究结果表明,该算法改善了颜色特征缺乏空间信息的缺点,并验证了基于HSV非均匀量化分块颜色直方图的算法相对于均匀分块颜色直方图和累加颜色直方图有较好的检索精度。     

基于内容图像检索中的颜色特征描述

多媒体数据库应用需要有效的基于内容相似性检索方法。颜色特征由于其简单、计算复杂度低及对几何变换的不变性成为机器可自动提取的图像内容中最重要的特征。文章讨论了颜色特征的表示及其进展。直方图是使用最普遍的颜色特征描述符,它必须选择与人类视觉机制一致的颜色空间和量化模式。直方图与空间关系的组合可提高图像内容描述的精度,因而提供更好的颜色特征匹配。由于基于小波变换的编码技术已成为JPEG2000等图像编码标准的核心,因此基于小波变换系数特征描述方法已越来越受到重视。由于图像颜色的心理作用可影响观察者对图像的理解,如何建立与心理活动及视觉机制相适应的颜色特征模型,提取这些语义级的高级抽象内容是我们必须面对的挑战。     

基于二值信息的颜色和形状特征的图像检索

由于单一特征不足以准确地描述图像,提出了一种结合颜色、形状特征的图像检索方法.提出了新的用二值信息来表示图像的主色、全局色和形状特征的方法,并由此特征构造两个过滤器快速地过滤图像库中明显不相同的图像,以提高检索速度;采用改进的颜色直方图和形状基本特征进行相似度计算,为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,提出了一种动态调整两幅图像相似度中颜色特征和形状特征的权值系数的方法.文中方法与其它方法进行了比较实验,结果表明,该方法优于其它方法.     

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。     

基于非线性模糊直方图的图像检索算法

在基于内容的图像检索中,传统的颜色直方图和频域特征直方图不能满足颜色过渡、梯度方向和幅值变化等连续性和相似性。为此,提出非线性模糊颜色直方图和非线性模糊梯度向量直方图检索算法。该算法通过符合人类视觉非线性感知特性的方式描述图像,结合图像的统计和频域特征,构建一个特征组组合选取的方法,选出适合的标识图像特征组组合以提高图像检索系统的检索效率。实验结果表明,与其他检索算法相比,该算法具有较好的检索质量。     

基于颜色体积直方图的图像检索

HSV颜色空间能够较好地模拟人类视觉系统感知颜色的模式。为了更好地利用HSV颜色空间的优点,提出了一个新型的特征描述子(称之为颜色体积直方图),并且将其应用于图像检索。它首先把彩色图像从RGB空间转换为HSV颜色空间,然后把彩色图像均匀量化为72种颜色,最后利用颜色体积来描述图像特征。该算法在具有15000张彩色图像的Corel图库上进行了实验。结果表明,提出的彩色体积直方图能够结合颜色和空间特征,检索性能明显高于颜色直方图和局部二值模式直方图。     

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。