基于感兴趣区域的图像检索方法

为了弥补全局特征在描述图像内容上的不足,近年来许多研究者提出了基于区域的图像表示和检索方法。本文提出了一种基于感兴趣区域的图像检索方法,根据认知心理学中选取注视焦点的模型来提取感兴趣区域,利用感兴趣区域的视觉特征和位置关系进行图像检索。该方法既利用了区域的局部特征,又考虑了区域在重要程度上的差别。在60000幅通用图像库上的实验结果表明,这种方法的检索效率要好于现有的基于区域的方法,而且对查询图像的噪声等扰动具有鲁棒性。

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。

基于用户感兴趣区域的图像检索方法

提出了一种基于用户选择感兴趣区域的图像检索方法。该方法先由用户选择感兴趣的区域,然后提取该区域的特征进行扫描式匹配检索。实验结果表明,该方法不仅极大地增强了检索系统的灵活性,而且具有较高的查准率。

基于感兴趣区域的图像检索方法

提出了一种新的基于感兴趣区域的图像检索算法。首先基于多曲率多项式提取图像显著点,并依据显著点提取图像感兴趣区域,然后基于感兴趣区域的颜色和纹理特征进行图像检索。实验结果表明该方法可有效地提取图像感兴趣区域,并取得了较好的检索效果。

基于用户定义感兴趣区域的图像检索算法

提出一种利用用户定义感兴趣区域 (ROI)的图像检索方法 ,可以对多个感兴趣区域的相对位置加以约束以获得更高的查准率 ,相关反馈算法被用来进一步学习用户的检索意图。实验结果表明 ,该算法比现有图像检索方法具有更高的查准率。

JPEG2000中的感兴趣区域(ROI)编码技术

系统介绍JPEG2 0 0 0感兴趣区域编码技术的基本原理和核心算法 ,阐述ROI掩模的概念及计算 ,并实现对含有感兴趣区域图像的重建 。

基于感兴趣区域和神经网络的图像检索

提出一种感兴趣区域的图像检索方法,该方法首先采用遗传FCM算法对图像进行分割,然后提取分割后的区域特征进行检索;为了缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,最后提出一种基于神经网络的相关反馈方法,实验表明,该方法具有较好的检索性能,系统具有较高的查全率和查准率.

一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法

利用图像全局特征的检索不能很好地检索用户想要的对象内容,而基于分割后各区域特征的检索又过分依赖于复杂的图像分割算法。针对上述两者的缺点,文中提出了一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法。该算法首先对样例进行多分辨率树状分解,再由用户选择分解后的任意多个感兴趣的子图,提取子图的特征以进行相似性度量,并应用相关反馈以更好地捕获用户的检索意图。该方法无需对图像进行复杂的分割就能提取对象特征,且经由实验证明具有较高的查全率。

一种基于感兴趣区域提取的医学图像检索技术

针对胸部CT扫描图像库,提出了一种基于感兴趣区域提取的图像检索方法.首先为了提取感兴趣区域,提出一种基于灰度层共现矩阵的区域增长算法,分割出病灶区域,再通过阈值算法进行边界的磨合,然后针对感兴趣区域提取形状和分布特性作为图像匹配准则的客观依据.最后,将该算法与其他底层特征算法进行比较和分析.实验结果表明,该算法能够比较有效地应用于基于内容的医学图像检索系统中。

一种基于胸部CT图像感兴趣区域提取的检索技术

探索高效的医学图像检索技术,可以方便医务人员快速高效地查找相似的图像.针对胸部CT图像,提出一种采用改进的区域生长法提取感兴趣区域,在此基础上再提取纹理特征作为图像的特征向量,并以特征向量作为图像检索的依据来进行检索.实验结果表明:在有效提取出病灶区域之余,针对该区域提取图像特征起到了良好的检索效果.将此方法应用于医学图像检索系统可有助于提高医生的诊断效率.

一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法

针对全局特征的图像检索不能很好地满足用户的意图,提出了一种新的基于用户感兴趣区域的图像检索算法。此算法基于显著判别原则,无需对图像进行复杂的分割就能有效地提取用户感兴趣区域的显著点。实验结果表明,此算法不仅检索过程简单,在检索精度上也明显优于基于全局特征的图像检索方法。

Curvelet感兴趣区域相关图的纹理图像检索

提出了一种基于感兴趣区域纹理图像的检索方法.对纹理图像进行Curvelet多尺度分解,根据各层子带的能量分布提取感兴趣区域,并量化感兴趣区域Curvelet系数,计算颜色自相关图而构造图像的特征向量.在Brodatz纹理库中的实验结果表明,与原有基于Curvelet的纹理图像检索方法相比,所提出的方法对纹理图像检索的效果更佳.

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(RO I)和颜色—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RO I(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。

磁共振质量控制检测中感兴趣区域大小对信噪比测量的影响研究

目的:探讨感兴趣区域(ROI)的大小对磁共振质量控制检测中信噪比(SNR)测量的影响,为磁共振质量控制检测进行SNR测量时ROI的选取提供参考依据。方法:依据国家卫生行业标准《医用磁共振成像(MRI)设备影像质量检测与评价规范》(WS/T263-2006),采用Magphan SMR170型MRI性能测试体模(简称体模),在进行3次检测后对MRI设备进行质量控制检测,在得到的质量控制图像上选取SNR测量层面,并在其层面上的图像中央区域依次选取200 mm^(2)、300 mm^(2)、400 mm^(2)……4200 mm^(2)以100 mm^(2)递增的41个圆形ROI,依照SNR计算公式计算SNR值,生成随ROI大小变化的SNR曲线,得到ROI大小对SNR的影响。结果:采用体模对MRI设备进行质量控制检测,所选取的图像中央区域ROI大小对SNR影响较大,当ROI>1000 mm^(2)时因为SNR基本趋于稳定而无法及时发现其变化,不能真实反映SNR的波动。而当ROI<1000 mm^(2)时,随着ROI大小的增加,信号均值增加缓慢,噪声增加幅度较大,随着ROI的增加SNR下降的更快而越来越小,最后趋于稳定。结论:采用体模对MRI设备进行质量控制检测,测量SNR时建议图像中央区域的ROI大小选取≤1000 mm^(2),且每次测量均需选取相同的ROI,可如实反映SNR的变化,确保其每次测量结果具有可比性。

基于感兴趣区域的图像检索方法

提出了一种基于感兴趣区域的图像检索方法。在显著度图和相对位置指示图的基础上结合图像的颜色纹理信息,采用基于子区域的区域生长法提取图像感兴趣区域,对图像的特征描述采用感兴趣区域特征和图像整体特征相结合的方法,加入了对图像背景信息的考虑,同时也削弱了分割不准确带来的影响。实验证明该方法对于前景较为清晰或背景具有较大面积单色的图像具有较好的检索效果。

基于内容的图像检索-感兴趣区域的提取

基于内容的图像检索是当前研究的热点和难点,提取图像的感兴趣区域,能够提高检索的准确性.该文提出了一种基于特征点的感兴趣区域提取方法,首先基于多曲率多项式提取图像的特征点,然后根据一定的规则提取感兴趣区域,实验证明,使用这种感兴趣区域提取方法,能较大地提高检索的查准率.

感兴趣区域特征提取的图像检索

在基于内容的图像检索系统(CBIR)中,特征的提取和应用是检索的关键技术。在CBIR中综合颜色、纹理和形状的提取方法是关注的重点。在传统的CBIR方法上,利用Gabor滤波器获取感兴趣区域(ROIS)数目,实现快速高效的特征提取。当感兴趣区域被确定后,提取基于Gabor特征阈值的纹理特征,基于直方图的颜色特征,在YUV空间中的颜色矩量以及基于Zernike矩量的形状特征。通过在Corel图像库上进行测试,证实在判定图像间的相似度上非常有效,可以在CBIR中得到广泛应用。

一种基于感兴趣区域的图像检索算法

提出了一种基于感兴趣区域的图像检索算法,该算法以图像中用户感兴趣的目标为研究对象,使用一种改进了的区域分割算法对图像进行目标区域分割,采用伪Zernike矩提取分割出来的区域形状特征结合其它区域特征构成检索特征向量。本文还讨论了在检索系统中用户感兴趣的区域与分割后图像目标区域的映射关系。在实验系统中证明有较高的区域准确率。

基于圆形感兴趣区域的图像检索算法

传统的基于内容的图像检索系统在检索时往往通过获取整幅图像的全局特征进行计算,必然含有一些冗余信息,从而给检索带来过多的计算量和不准确性。因此将检索的区域范围从全局缩小到局部,提出一种改进的图像感兴趣区域提取算法。首先使用Harris算法提取出图像的显著点,通过对显著点进行条件筛选截取出一个圆形感兴趣区域,然后对该区域提取多种特征并进行归一化处理,最后用距离函数实现图像间的相似度比较。实验结果表明,所提算法能够对图像的感兴趣区域进行有效提取,提高了运行效率,同时获得了较好的检索效果。

感兴趣区域特征融合的图像检索算法研究

本文针对现有的大部分综合特征进行图像检索时存在的问题,提出了一种基于图像感兴趣区域的综合特征的图像检索,首先利用Gabor滤波器提取图像的感兴趣点,从而确定感兴趣区域,然后提取图像的综合特征。为了避免特征匹配时的特征之间的不可比性,本文采用外部归一化的方法进行相似性度量。实验结果表明,该算法提取感兴趣区域的综合特征,不但使得提取的特征矢量维数低,而且保证了旋转、平移和尺度不变性,因而具有较高的检索率。