基于局部颜色直方图的图像检索方法研究及实现

在直方图技术的基础上引入携带空间信息的相似匹配的方法,将一幅图像划分为许多子块,每个子块都具有与其相关的局部颜色直方图,从而携带图像的空间信息。给出了四种检索算法,并在系统中加以实现,验证了算法的有效性。

基于颜色特征的图像检索技术研究

本文针对利用图像的颜色特征丢失空间信息的问题,提出了一种通过提取灰度特征,获取图像的形状特征,综合检索图像的方法。

图像数据库检索中颜色特征提取方法的研究

为了降低基于颜色特征图像检索中空间的维数,本文改进了颜色特征的图像特征的提取方法,提出了一种新的基于HSV空间的18色非均匀颜色量化算法。与传统的基于RGB的颜色特征检索算法相比,该算法明显的降低了时间和空间的复杂度。

基于内容的图像检索系统

分别介绍了颜色特征的描述方法和相似度匹配算法,并分析了基于颜色的图像检索的局限性,给出了相应的解决办法。

颜色密度直方图检索方法

颜色是基于内容的图像检索的重要特征.传统颜色直方图由于只考虑色彩总量而无法区别色彩空间分布差异.本文提出了一种新的颜色密度直方图(Color Density Histogram CDH).通过计算主要颜色的密度,反映颜色的空间分布离散程度.密度大,颜色分布较集中,密度小,则颜色分布较分散.在HSV颜色空间上,使用CAREL的1000图像做测试数据集,在平均查准率、查全率上都优于颜色直方图方法.结果表明,CDH能够结合颜色和空间特征,比传统的颜色直方图具有具有更好的检索效果.