一种改进的环形颜色直方图算法

Aibing Rao提出的环形颜色直方图加入了图像颜色的空间信息,但仍存在一些问题.本文在环形颜色直方图的基础上提出如下改进:采用具有视觉一致性的HSV颜色空间代替传统的RGB颜色空间;对不同的颜色通道给予不同的量化级数,对H通道给予更多的量化级数,并将H,S,V 3个分量进行非等间隔的量化;将H,S,V 3个分量加权求和构造出环形颜色直方图的行,其中色调H的权重大于饱和度S和亮度V的权重.实验验证了改进算法的有效性.

综合颜色和Contourlet直方图的图像检索方法

为提高图像检索性能,使用Harris彩色点提取器提取颜色特征点,设计一种基于颜色特征点的环形颜色直方图,在对图像进行Contourlet变换的基础上,提出Contourlet直方图的概念,改进其旋转不变性,并提取图像的纹理信息。仿真实验结果表明,该方法能够快速准确地检索彩色图像。

一种基于颜色直方图的图像检索方法

在环形颜色直方图基础上采用具有视觉一致性的颜色空间——HSV,并把各通道分别进行非等间隔量化,采用各通道向量加权的形式把各通道组合为一个特征向量作为环形颜色直方图的颜色值,最后采用扩展的直方图交算法进行相似性匹配。实验验证了这种方法的有效性。

基于显著兴趣点颜色及空间分布的图像检索新方法

提出了一种基于显著兴趣点的图像检索新方法,此方法主要有显著兴趣点检测、基于显著兴趣点的特征描述和相似性度量三个步骤.先使用一个自适应滤波器对图像进行滤波,然后提取显著兴趣点;以显著兴趣点为线索,设计了一种基于显著兴趣点的环形颜色直方图,既利用了显著兴趣点的局部特征,又考虑了显著兴趣点的空间分布结构;用图像间的环形颜色直方图距离来度量图像间的相似性.该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷.实验结果表明,该方法对图像检索非常有效.

一种基于兴趣点颜色及空间分布的图像检索方法

提出了一种利用兴趣点进行图像检索的新方法.该方法把兴趣点作为图像中用户关注的视点线索,设计了一种基于兴趣点的环形颜色直方图,既利用了兴趣点的局部颜色特征,又考虑了兴趣点的空间分布结构,在保证检索算法对图像旋转、平移鲁棒性的前提下,克服了传统颜色直方图没有位置信息的缺陷.实验结果表明,该方法实现简单,有效提高了图像检索的效率.

基于颜色和空间特征的图像检索

在环形颜色空间划分和颜色视觉关注度的基础上,提出一种新的基于颜色和空间分布特征检索算法。首先,在HSV色彩空间下进行颜色量化并计算每种颜色的质心,进行环形颜色空间分割。然后计算各环形颜色空间直方图,在此基础上计算图像的空间颜色分布矩。同时计算各种颜色对应像素的平均视觉关注度,以此作为该颜色特征的视觉关注特征。最后对特征向量进行高斯归一化,采用特征向量的L1-norm距离计算彩色图像的相似度并进行图像检索。实验结果表明,本文算法比SCH及Geostat方法具有更好的检索效果。

显著兴趣点颜色及空间分布熵的图像检索方法

提出了一种利用显著兴趣点进行图像检索的新方法,此方法主要有显著兴趣点检测、基于显著兴趣点的特征描述和相似性度量三个步骤。先使用一个自适应滤波器对图像进行滤波,然后提取显著兴趣点;以显著兴趣点为线索,设计了一种基于显著兴趣点的颜色分布熵,既利用了显著兴趣点的局部特征,又考虑了显著兴趣点的空间分布结构;用图像间的颜色分布熵来度量图像间的相似性。该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷。实验结果表明,该方法对图像检索非常有效。

一种基于小波突出点颜色及空间分布熵的图像检索方法

分析了基于兴趣点的图像检索方法的缺点,提出了一种基于小波突出点的图像检索新方法．该方法在小波域提取突出点,这些突出点既表示了全局变化也表示了局部变化；然后以小波突出点为线索,设计了基于小波突出点的颜色分布熵,既利用了小波突出点的局部特征,又考虑了小波突出点的空间分布结构；用图像间的颜色分布熵来度量图像间的相似性．该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷．实验结果表明,该方法对图像检索是有效的．

基于颜色空间分布熵的图像检索

颜色直方图是基于内容的图像检索(CBIR)中的一种重要特征,然而其完全丢失了图像颜色的空间分布信息.文中采用颜色空间熵描述图像颜色的空间分布特征,为了消除熵的对称性对图像检索的影响,提出了改进算法.通过实验比较表明了该方法在进行图像检索时是有效的,并具有较高的检索性能.

基于小波突出点颜色及空间分布的图像检索算法

分析了基于兴趣点的图像检索方法的缺点,提出了一种基于小波突出点的图像检索新方法。该方法在小波域提取突出点,这些突出点既表示了全局变化也表示了局部变化;然后以小波突出点为线索,设计了基于小波突出点的环形颜色直方图,既利用了小波突出点的局部特征,又考虑了小波突出点的空间分布结构;用图像间的环形颜色直方图距离来度量图像间的相似性。该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷。实验结果表明,该方法对图像检索是有效的。

基于兴趣点和边缘特征的图像检索方法的研究

提出了多种图像特征相结合的图像检索新方法。该方法把兴趣点和边缘作为图像中用户关注的线索,设计了一种基于兴趣点和边缘特征的图像检索新方法。它综合考虑了图像的全局形状特征、颜色及其空间分布信息,不仅克服了单一特征无法真正表征图像的缺陷,同时保证了检索算法对图像旋转、平移的识别不变性。进行检索时,可根据兴趣点的数目自适应地改变兴趣点和边缘特征的相似性权重,增加了系统的有效性。与同类方法相比较表明,该方法有效提高了图像检索的准确率。

融合多特征和相关反馈的图像检索

快速高效的图像检索算法是基于内容的图像检索的重要技术.针对单一特征检索在图像检索中的弊端,充分利用特征互补,提出了一个多特征融合与相关反馈的图像检索算法.首先使用环形直方图法结合图像的空间关系,提取图像的颜色特征,然后使用四叉树分块法并运用空间局部特征增强图像的全局特征,提取图像的形状特征,最后融合图像的颜色特征和形状特征作为综合特征,并根据相关反馈调整参数,实现图像检索.实验结果表明,该算法能提高图像检索的效率,优于使用单一特征的检索方法,尤其适用于基于对象或区域的图像检索.

基于兴趣点的图像检索方法研究

提出了基于兴趣点的多种图像特征相结合的图像检索新方法。该方法利用兴趣点周围局部区域的环形颜色直方图和Gabor小波变换提取纹理特征作为刻画图像的主要特征,并结合兴趣点的空间分布对图像进行检索。该方法不仅弥补了单一特征无法真正表征图像的缺陷,还保证了检索算法对图像旋转、平移的识别不变性。与同类方法相比,该方法有效提高了图像检索的准确率。

基于小波兴趣突出点的破损轮胎图像检索方法

简单叙述了破损轮胎图像检索的背景意义,描述了图像检索研究的发展及现状,分析了基于人工和兴趣点的图像检索方法的不足,提出了一种基于小波兴趣突出点的破损轮胎图像检索方法。该方法需检测破损轮胎图像的兴趣突出点,具体做法是在小波域提取兴趣突出点,将小波兴趣突出点标记在轮胎图像中破损区域并提取特征,用该特征来描述破损轮胎图像;为了弥补传统颜色直方图仅有色彩信息而缺少其颜色信息的相关位置信息描述的不足,设计了环形二值化颜色直方图。在提取破损轮胎图像特征时,利用环形二值化颜色直方图对小波兴趣突出点的颜色特征和其相对位置特征相结合的方法进行特征提取,图像检索时的小波兴趣突出点邻域内的二值化颜色直方图就增加了位置描述的功能,使得提高破损轮胎图像检索准确率成为了可能。实验结果表明,该方法对破损轮胎图像的检索是有效可行的。

基于颜色分布特征的图像检索

颜色直方图是基于内容的图像检索(CBIR)中的一种重要特征,然而其完全丢弃了图像颜色的空间分布信息,为了有效地利用图像颜色的空间分布信息,提出采用颜色分布熵(CDE)描述图像颜色的分布特征,并根据人的视觉特性及信息熵的特性,提出了进一步的改进算法。同以往的方法进行比较结果表明,该方法在图像的相似性检索时是很有效的,并具有较高的检索效率。

基于兴趣点局部分布特征的图像检索方法

提出了一种基于兴趣点颜色和空间分布特征的图像检索方法。该方法把图像内容看作为由若干兴趣点组成的集合,首先利用小波系数的空间方向树特性来检测兴趣点,然后利用基于兴趣点的环形颜色直方图和空间离散度来描述图像的特征,最后用加权特征距离来估计图像内容的相似度。同时,通过利用环形颜色直方图和空间离散度作为图像特征保证了该算法能够对图像的尺度变化、旋转变化和平移变化具有很好的抑制能力。在含有1000幅图像的数据库上所做的一系列实验表明,该算法与其它基于兴趣点的方法相比,能够更准确和高效地查找出用户所需的图像,明显地提高了检索精度。