空间主颜色描述符的图像特征提取算法

分析了MPEG-7标准中推荐的主颜色描述符和颜色结构描述符各自的优缺点,并提出了一种新的空间主颜色描述符,它采用图像中少数几个代表性颜色和它们的空间分布信息来表征整幅图像。实验表明,空间主颜色描述符集合了主颜色描述符和颜色结构描述符的优点,具有检索精确高、提取速度快和存储空间小的优点.

颜色描述符提取算法在图像检索算法中的应用

分析当前基于内容的检索方法,设计了基于多种颜色描述符提取算法的检索系统。将主颜色描述符、颜色结构描述符及空间主颜色描述符相结合,用户可根据需要,选择合适的算法进行多次检索,取得更好的检索结果。

基于颜色描述符的图像检索系统

MPEG-7标准中推荐了多种描述符,本文以通过对主颜色描述符和颜色结构描述符进行分析研究,以两种描述符为主要算法,设计构建基于颜色描述符的图像检索系统。实验表明该系统完善了多媒体资源信息管理系统对图像的检索功能。

MEPG-7分块加权主颜色及相关反馈的图像检索方法

针对MEPG-7主颜色描述符(DCD)无法反映色彩分布的空间信息这一缺陷,采用分块加权主颜色,并在分块加权主颜色的基础上,提出了相应的反馈方法。该反馈方法块间采用基于权重调整的关联反馈算法,块内采用调整主颜色特征值的方法。实验结果表明,该方法较好地解决了主颜色空间分布信息导致的误判,并且加入了相关反馈算法,提高了检索精度。

基于OTSU分割与K-均值聚类的MPEG-7主颜色提取算法

针对图像检索系统,提出一种MPEG-7主颜色提取的改进算法。首先通过OTSU阈值对图像进行分割,得到图像的前景和背景,然后应用K-均值聚类算法分别提取前景和背景的主颜色,最后综合前景和背景的颜色特征进行图像检索。改进算法既减少了颜色特征维数,又综合了颜色的空间分布信息,并且对图像的旋转和绝对位置不敏感。对比实验结果表明此方法具有较好的检索效果。

基于颜色信息与空间特征的自适应商标检索算法

目的为了增强商标检索技术对商标特征的描述能力,改善其在外来干扰下的检索精度与鲁棒性。方法提出一种基于颜色与空间特征自适应结合的商标检索算法。首先,引入主颜色描述符(DCD),将其作为颜色特征检测器,并在颜色特征提取时嵌入k-均值聚类算子,增强颜色区域,准确提取颜色特征。随后,每个商标被量化为8个显色的最大值,以便提取每个颜色分量中的空间分布信息。然后,通过利用不同的权重来平衡颜色与空间特征的重要性,定义一种基于模糊直方图分析技术,计算每个商标自适应系数,以准确描述彩色商标的图像特征。最后,通过Euclidean距离进行相似度量,输出检索到的商标。结果实验结果表明,与当前商标检索方法相比,所提算法具有更高的检索精度与鲁棒性,呈现出更理想的P-R曲线,在召回率为0.7时,其检索准确率仍可达到90%。结论文中检索方法具有较高的检索精度,在包装商标检测、商标版权保护等领域中具有良好的应用价值。