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.

基于颜色分布矢量的图像检索方法

提出采用颜色分布矢量来描述图像的颜色特征,该矢量既考虑了颜色的统计特征,又包含了图像颜色的空间分布特征。实验结果表明,该方法在彩色图像相似性检索时是很有效的,具有较高的检索效率。

基于颜色直方图的图像检索技术

使用颜色空间分布熵来表示图像的颜色空间分布特征,结合图像的颜色直方图特征,采用加权综合法和比例系数法表示图像的综合特征,设计了基于颜色直方图和图像空间分布熵的图像检索算法.利用查全率和查准率对算法进行了评价.通过实验分析比较可知,所设计的方法具有较好的查准率和查全率.

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。

基于重要位平面的彩色图像检索算法

针对利用颜色特征检索图像时的不足,提出了一种基于重要位平面的彩色图像检索算法.该算法利用位平面分解的方法对表征图像视觉的信息进行分解,从中提取能够表征图像视觉信息的5个最高位平面,并计算其上的R、G、B颜色分布熵来描述图像特征.为了避免图像中像素颜色值的微小变化对位平面复杂度的影响,采用了位平面的灰度码表示方法.最后设计了以位平面距离加权和的方法进行相似性度量.仿真实验表明所提出的算法具有高效的图像检索性能.