通过抽取的特征进行图象检索的算法测试平台

基于内容的图象检索近年来得到了广泛的研究 ,人们已提出了许多基于特征的图象检索算法 ,但如何管理、比较、评价、组合应用这些检索算法已成为继续深入研究必须要解决的一个问题 .为了解决此问题 ,建立了一个通过抽取的特征进行图象检索的算法实验平台 .该平台既具有管理功能 (包括管理各种算法、图象库和图片 ) ,又能集成各种算法 ,以综合实现不同的检索功能 (包括递进检索和综合检索 ) .实验结果表明 ,借助平台对算法和图象进行集中管理 ,既可以方便地对各种基于特征的图象检索算法进行比较和评价 。

基于树状小波分解的纹理图象检索

针对图象检索应具有简单、快速、有效等要求 ,提出了一种采用树状小波分解特征的纹理图象检索方法 ,该方法可以在相应的能量准则下 ,自适应地对图象进行子带分解 ,同时可利用小波函数分解的多分辨率与多方向特性 ,来形成能够在一定程度上对图象进行精确描述的特征矢量 ;在此基础上 ,又采用基于图象特征值的主分量分析方法 ,有效降低了特征矢量的维数 ;另外 ,基于用户需求的分层检索 ,还满足了用户不同层次的需求 .实验结果表明 ,该算法快速 ,有效 。

基于内容的图象检索技术的研究和发展

多媒体技术和数字图书馆的发展和应用，使基于图象内容的检索技术，成为图象处理和计算机视觉的前沿问题。图象数据库检索查询的研究目的就是实现自动地、智能化地检索和管理图象。文章详细介绍了该技术的研究状况和具体应用，并探讨了其发展前景。

聚类算法在基于内容图象检索中的应用研究

提出了将聚类算法用于基于内容图象检索的方法，并且对这些算法进行了研究和实现。实验证明，算法具有可行性和有效性，有利于实现图象的快速检索。

一种用于图象检索的聚类方法

设计和实现了一种对多维颜色特征进行聚类算法，对特征库按聚类模式建立索引。实验结果显示该聚类方法大大缩短了检索时间。

基于内容的图象检索及其相关技术的研究

基于内容的图象检索技术，即从大量的静止或活动视频图象库中检索包含目标物体的图象（或视频片段），在高度信息化的今天，已成为内容图象库中图象信息组织和管理不可缺少的技术．本文介绍了基于内容检索技术的进展，并对其主要方法如基于颜色、形状、纹理等静止图象检索技术和片段检测、拼接。

一种基于颜色特征的图象检索方法

提出了一种改进的基于颜色感知特征的图象检索方法。这种方法采用符合人类视觉特性的ＨＳＶ颜色空间来表示图象的颜色特性，利用人对颜色的感知来对颜色分量进行非等间隔的量化并形成特征矢量，用直方图交叉算法进行图象的匹配。用户可以通过示例方式、指定颜色或指定图象区域来表示查询的视觉要求。

利用熵和矩进行二值商标图象检索

商标图象的检索在图象库系统管理和应用中得到了越来越多的重视。检索商标图象,形状特征的提取是关键。文章提出了一种新的提取商标图象形状特征的算法。该算法从信息论的角度出发,综合利用图象信息熵及不变矩的特性来描述商标图象的形状特征。该方法算法简单,实验证明具有良好的平移、旋转及尺度不变性,且抗干扰性能良好。

基于进化规划策略的纹理图象检索

由于进化规划具有群体搜索和随机信息交换的优点 ,可以对图象特征矢量进行优化选取 .有鉴于此 ,本文提出了一种新的基于进化规划的纹理图象的检索方法 .实验结果表明 ,该方法能够充分体现出进化规划算法在纹理图象检索方面的优越性 ,有效提高检索精度 。

基于内容的自适应图象检索系统的设计

:提出了一种自适应的图象检索机制。该机制将用户的高层语义信息有效地嵌入到了检索系统中,从而能精确地捕捉用户所需要的信息。

一种基于内容的图象检索方法的实现

现有的许多多媒体数据库系统只提供了基于媒体描述关键字的检索和查询，却忽略了另一个重要的信息来源——媒体的内容。基于内容的图象检索技术一般采用颜色直方图为特征，但是这种方法不能反映空间特性。本文在直方图技术的基础上引入了颜色对方法，将图象的空间特性反映出来，因而能检索具有清晰边界的图象，并且图象的大小变化和旋转以及轻微的光照变化不影响检索结果。实验结果表明这种方法改善了检索效果。

基于小波模糊聚类的均质纹理和非均质纹理图象检索

基于内容的图象检索是近年来的研究热点 ,为此提出了一种自动区分均质纹理和非均质纹理图象 ,并对这两类图象分别进行检索的算法 .算法首先从图象离散小波变换的低频子带提取一定的颜色和纹理特征用于模糊聚类 ,将图象的低频子带分割为一定的区域 ;然后根据分割的结果将图象自动语义分类为均质纹理或者非均质纹理图象 ;最后对均质纹理和非均质纹理图象分别提取不同的特征矢量 ,并按照一定的相似度准则检索图象 .实验结果表明 ,该算法具有良好的均质纹理和非均质纹理图象分类和检索性能 .

基于颜色的图象检索中若干关键问题的研究

本文介绍了基于内容的图象检索中一个重要的研究内容－－基于颜色检索。对基于颜色检索中的直方图差异度量、亮度不变性。

利用小波和矩进行基于形状的图象检索

形状是图象中目标的重要特征 ,基于形状的图象检索近来在基于内容的图象库系统管理和应用中得到越来越多的重视 .现已研制的系统存在两个问题 ,一是性能的不稳定性 ;二是相对于平移、旋转和尺度变换的变化性 .针对以上问题 ,该文提出了一种新的基于形状的图象检索算法 .此算法先对亮度图象进行小波模极大值变换以得到多尺度的边界图象 ,再利用 7个不变矩提取每一尺度边界图象的特征 ,所有尺度上的矩共同组成图象的特征向量 .图象的相似度用图象特征向量的归一化加权欧氏距离表示 .用服装图象数据库进行试验得到的结果表明该算法能较好地描述图象的形状及空间分布信息 ,并具有较好的平移、尺度、旋转不变性 .

基于内容的图象检索技术

随着数字图象的日益增多,基于内容的图象检索已成为图象使用者和管理者迫切需要解决的问题,近年来,各国研究者纷纷加入该领域的研究.为了使人们对该领域现状有个概略了解,以推动该领域研究进一步开展,首先概括介绍了基于内容图象检索的产生、发展及其关键技术;然后介绍了特征提取(包括低层特征和语义特征)及其相似性计算、相关反馈等的原理及算法;最后指出了基于内容的图象检索技术与计算机视觉技术的区别所在,并对目前存在的问题和应着重的研究内容以及发展方向进行了分析.

基于内容的交互式感性图象检索

随着信息化社会的到来及信息高速公路计划的实施 ,人们越来越多地接触到大量的图象信息 ,因此基于内容的图象检索已经成为当前的一个热门研究课题 ,并在多媒体数据库、电子图书馆、商标管理、医疗图象管理、公安系统、卫星图象管理等方面得到广泛应用 .然而 ,大多数基于内容的图象检索系统主要是通过图象多维物理特征的相似性匹配来进行查询 ,而对于用户的爱好、情感等主观或感性化的因素则考虑较少 .为了弥补这方面的不足 ,提出了一种基于内容的交互式感性图象检索方法 .该方法采用交互式进化算法 ,并通过人机交互的方式 ,来将用户的直觉、情感等感性化的因素融入到进化过程 ,以便进行图象的交互式在线检索 ;针对在检索过程中 ,因进化的时间可能较长和因需要用户确定的适应度值较多而产生的用户疲劳问题 ,采用神经网络离线学习的方法来减轻用户疲劳 ,从而实现了根据用户的情感和基于图象内容的图象检索 ,并取得了较好的实验结果 .

利用局部累加直方图进行彩色图象检索

在分析利用累加直方图对彩色图象进行检索的基础上首次引入了局部累加直方图以提高检索效率。本文还对ＨＳＶ（即色度、饱和度、亮度）空间中颜色的相似分布进行了研究，提出了一种新的相似色区间划分方法。基于以上研究，本文提出了４种新的利用局部累加直方图和新的相似色区间划分方法的图象检索算法。对真实图象检索的实验结果表明，这４种新算法的性能均远优于一般的累加直方图法。

基于链码的傅立叶描绘子在图象检索中的应用

形状是图象目标的重要特征,基于形状的图象检索近来在基于内容的图象库系统管理和应用中得到越来越多的重视。论文提出了一种基于边缘轮廓链码的傅立叶描绘子对目标形状的描述方法,分析并实验验证了该方法的各个性质,并讨论了它的实际计算问题。实验证明该方法性能稳定,具有很好的检索效果。

基于颜色直方图的图象检索

针对基于颜色直方图的静态图象检索，提出了自动构造全局参考颜色表和自带参考颜色表的算法，解决了Ｓｗａｉｎ算法中存储量与计算量过大的问题。

基于语义的图象检索方法研究综述

对于当前基于内容的图象检索（ＣＢＩＲ）系统来说，在用户的信息需求和系统的功能之间存在着重大的差距。要进一步提高现有图象检索系统的能力，需要对图象的内容进行语义描述。对图象的多层语义模型和图象语义的知识表示作了概括性介绍，重点讨论了一些将图象的低层视觉特征映射到图象高层语义的方法，并指出了利用语义进行图象检索急需解决的一些问题。