基于基元自相关图和结构元直方图的图像检索

针对目前的基元自相关图在表达图像颜色特征时空间相关性不强、基于单一特征检索时精度低的问题,提出了一种改进的基元自相关图和结构元直方图的图像检索方法。首先,将彩色图像非均匀的量化为63种颜色,并且对图像进行均匀分块,同时采用子块颜色代表值代替子块内每个像素点的颜色值;然后用定义的基元和结构元分别统计每个子块信息并提取图像基元自相关图和结构元直方图;最后综合提取的两个特征进行相似性度量。实验结果表明,相较于以颜色自相关图、基元自相关图及基于结构元的图像检索方法,该方法有效地提高了检索的精准率,改善了检索结果的排序值,并具有很好的稳定性。

基于基元自相关图的图像检索

提出一种新颖的颜色特征描述子,它能够在基元的基础上表达颜色信息的空间相关性。首先将彩色图像量化为64种颜色,并且对图像进行基元分析,最后利用统计信息来描述图像特征。实验结果表明,基元自相关图的性能优越于颜色直方图和颜色自相关图;基元自相关图的计算复杂度和特征维数均明显地小于颜色自相关图。