基于ROI与MCS的图像检索方法

由于目前还没有语义级的目标区域提取算法,致使难以准确提取表达用户检索意图的图像区域,而只提取图像单个特征往往不能满足各种检索需求.针对此,本文引入用户选择感兴趣区域(ROD和多分类器系统(MCS),先由用户选择感兴趣区域,然后提取所选区域的多种特征,分别构造相应的分类器,最后通过对各分类器结果的集成得到检索结果.实验结果表明,本文方法能够准确获取用户的查询意图,具有更高的查准率.     

基于ROI的压缩域多谱段遥感图像的检索

根据JPEG2000对感兴趣区域优先编码,以及感兴趣区域的形状可随意选取的特点,提出了一种在JPEG2000压缩码流不完全解码的情况下,实现多谱段遥感图像感兴趣目标的检索方法,该方法利用了遥感图像的性质,根据例子图像的谱特征对感兴趣区域的内容进行分析,并设计了一套相似性度量的方法。实验结果表明,此方法有较理想的图像检索效果和很高的检索效率,解决了应用上对实时性的高要求与遥感图像库数据海量性之间的矛盾。     

一种基于SURF特征的图像拼接方法

为了提高图像拼接方法的性能和适用性,提出一种基于改进尺度不变特征SURF的图像拼接方法。该方法在提取SURF特征的基础上,利用最近邻算法建立特征点对之间的初始匹配。采用具有鲁棒性的RANSAC算法去除错匹配,获得图像之间的变换关系矩阵,最后采用加权的渐进渐出融合算法消除拼接接缝。实验结果表明,本文方法在满足精度要求的同时,提高了处理速度。     

基于ROI多特征和相关反馈的图像检索算法

本文提出了一种基于感兴趣区域(ROI)综合多特征和相关反馈的图像检索算法.在对图像进行四叉树分解的基础上,由用户选择感兴趣区域,综合颜色、纹理和形状三种底层特征进行多层感兴趣区域检索;由相关反馈技术体现用户感知的主观性,通过调整感兴趣区域、特征问、特征内的权重来提高查准率.给出了改进的CBIR通用模型和特征权重模型.实现了一个图像检索原型系统,将不同实验结果进行了比较和分析,实验结果表明,该文提出的方法具有良好的检索效果.     

基于SURF的ROI区域的可逆水印算法

针对ROI水印算法对几何攻击的抵抗能力较弱的问题,本文提出一种基于SURF(Speeded Up Robust Features)特征点选取ROI,并分别嵌入中、低频子带的可逆水印算法,能有效抵抗几何攻击。该算法首先提取载体的SURF特征点,然后对载体图像进行5/3整数小波变换,筛选出感性兴趣区域(ROI)的低频系数和非感兴趣区域(ROB)的中频系数;水印经过置乱变换和抽样金字塔分解,水印分解后的近似子带嵌入感兴趣区域的低频子带中,残差子带嵌入非感兴趣区域的中频系数中。实验数据表明该算法能够抵抗常规的几何攻击和信号攻击,提取的水印相似度高,NC值均保持在0.89以上,具有良好的可逆性和鲁棒性。     

基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法

当图像发生旋转或大小改变显著时,用已有的基于灰度共生矩阵的图像检索方法,不能很好地给出检索结果,在此基础上,该文提出一种基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。该方法将原图像作平滑处理得到平滑图像,然后将原图像和平滑图像组合起来得到广义图像灰度共生矩阵,提取该矩阵的统计特征量后,将其组成向量并归一化后用于检索。该方法引入了图像的空间信息,对于图像旋转和尺寸变化均不敏感。实验结果与性能比较表明,新方法的效果优于单纯的灰度共生矩阵法。     

基于SIFT和SURF图像拼接算法的改进算法

目前,图像拼接技术已经成为数字图像处理、计算机图形学和人工智能等领域的研究热点。介绍基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点的图像拼接算法和基于SURF(Speeded Up RobustFeatures)特征点的图像拼接算法,并且对这两个算法的性能做了比较,给出各自的优劣点。最后,基于这两种算法,提出一种加快图像拼接速度和质量的算法。     

基于SURF和KLT跟踪的图像拼接算法

针对现有图像拼接精度不高和速度慢的问题,提出一种图像自动拼接算法。采用特征向量实现图像序列完全自动排序,把特征向量作为图像中的运动目标,利用KLT跟踪算法计算特征点的偏移量,从而得到图像之间精确的单应性变换矩阵,给出一种基于视觉特征的色彩融合方法实现图像的无缝拼接。实验证明该算法提高了匹配的精度和速度,能够实现自动排序,并具有较好的鲁棒性。     

基于SURF和动态ROI的实时视频拼接

为解决含有运动物体的视频拼接问题及解决不同景深下的目标拼接等此类问题,提出一种基于SURF和动态ROI方法的双目摄像机视频图像快速拼接方法.通过RANSAC方法与单应性矩阵平滑方法估计双目摄像头视频图像变换模型,融合成宽场景的视频图像.由于选取了动态ROI之后不进行重叠区域之外的SURF特征提取,提高了特征匹配的精准度,避免了ROI之外的误匹配特征点对,同时减少了程序的耗时.大量的实验结果表明,该系统能够自适应的对双目摄像头采集的图像进行视频拼接,获得清晰的宽场景视频.     

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。     

基于感兴趣区域的彩色图像检索

随着图像信息的大规模应用,图像检索具有越来越重要的应用价值.基于内容的图像检索成为今年来的研究重点.提出一种基于感兴趣区域(ROT)和颜色一纹理特征的联合彩色图像检索新方法.采用此方法,将图像经由对图像进行小波变换,得到小波变换域的颜色局部能量,进而得到图像分割后各区域颜色和纹理综合特征,并采用用户定义感兴趣区域即ROI(Region-of-Interest)对相似度进行修正.实验结果证明,该方法能够快速有效地得到图像特征和图像中的感兴趣物体,取得很好的检索效果.     

利用颜色和熵提取感兴趣区域的感性图像检索

感性图像检索是一种新型的检索技术，这种检索具有较高的复杂性。一幅图像中能够使人们产生感性认识的可能只有部分区域，准确地找到感兴趣区域能有效地降低复杂度。作为图像基本特征的颜色对人的感觉有重要的影响，颜色的差异和对比使人产生了不同的情感。同时，图像的熵也反应了图像中包含信息量的大小，图像的熵也是引起人们产生感性认识的一个度量。提出了利用图像的颜色和熵提取感兴趣区域进行感性图像检索的方法，通过BP神经网络将感兴趣区域的颜色特征和熵映射到情感特征空间，具有较好的检索效果。     

基于KD-Tree搜索和SURF特征的图像匹配算法研究

针对图像匹配时进行特征检测和匹配的搜索时间长的问题,文章研究了基于KD-Tree搜索和SURF特征的图像匹配算法。该算法首先提取得到图像的SURF特征并生成特征描述向量,然后为这些特征描述向量建立KD-Tree索引,最后通过计算每个特征点的与其距离最近的若干个KD-Tree上的最近邻点,完成特征匹配工作。实验结果表明,与SIFT算法相比,SURF算法进行特征检测的速度要快2～3倍;与全局最近邻搜索相比,基于KD-Tree索引的近似最近邻搜索大大减少了计算量,较大地提高了SURF算法的匹配速度。     

基于颜色和形状特征的图像检索方法

提出了一种基于颜色和形状特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取形状特征时,结合颜色量化结果,利用图像分割提取图像的形状特征,利用两特征的加权距离计算图像之间的相似度,而后进行图像检索。实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

基于纹理-形状特征的图像检索技术

图像数据库应用日益广泛,如何高效、准确地进行图像的检索成为一项重要的研究领域。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。针对这一实际问题,提出一种新的图像检索方法,通过对图像进行小波变换,获得纹理和形状的综合特征,对综合特征进行归一化处理,并将其作为图像相似性的衡量依据。实验证明基于纹理和形状特征的图像检索具有很好的效果。     

基于NMI不变特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术是当前多媒体数据库系统和数字图书馆研究中的一个热点。基于二值图像的NMI不变特征(归一化转动惯量)提出了一种全新的基于内容的图像检索方法，其特-点是计算简单，精确度高，具有抗几何畸变性，对滤波、平滑、压缩等图像操作有一定的鲁棒性。试验结果表明，该方法具有一定实用价值，可用于图像检索。     

基于小波的综合特征图像检索

针对单一视觉特征图像检索效果不够理想的问题，本文以小波变换为基础，提出了一种综合利用纹理，形状和空间特征共同进行检索的方法。实验结果表明，综合特征检索要比单一特征检索更符合人的视觉感受要求，因而检索效果更好。     

Content-Based Image Retrieval Based on ROI Detection and Relevance Feedback

Content-based image retrieval is an important research topic in computer vision. We present a new method that combines region of interest (ROI) detection and relevance feedback. The ROI based approach is more accurate in describing the image content than using global features, and the relevance feedback makes the system to be adaptive to subjective human perception. The feedback information is utilized to discover the subjective ROI perception of a particular user, and it is further employed to recompute the features associated with ROIs with the updated personalized ROI preference. A fast computation technique is proposed to avoid repeating the ROI detection for images in the database. It directly estimates the features of the ROIs, which makes the query process fast and efficient. For illustration of the overall approach, we use the color saliency and wavelet feature saliency to determine the ROIs. Normalized projections are selected to represent the shape features associated with the ROIs. Experimental results show that the proposed system has better performance than the global features based approaches and region based techniques without feedback.     

一种基于颜色基元共生矩阵的图像检索方法

提出一种结合图像颜色连通区域信息及其纹理特征的图像检索新方法。对图像进行分块,确定图像中的颜色连通区域集,提取图像中各颜色连通区域对应的4种颜色基元共生矩阵特征,针对该特征设计的图像相似性度量函数实现基于内容的图像检索。实验结果表明,该方法能有效地结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有良好的检索效果和性能。