基于颜色连通区域多特征融合的图像检索

颜色一致向量方法容易丢失图像内容的空间信息,针对该问题,提出一种新的图像检索方法。引入狭长度和标准差特征,设计改进的图像分块策略,给出离心距概念和距离比较公式。提取颜色连通区域的大小、狭长度和颜色特征,以及图像的像素个数、标准差和离心距特征,计算图像间内容的相似度。在Corel图像库上的实验结果表明,该方法能有效利用图像的空间分布信息,检索精度较高。

基于最大连通面积直方图的图像检索算法研究

基于内容的图像检索中,颜色特征已得到广泛应用.传统颜色直方图检索方法不能体现图像空间信息,提出并实现了一种改进方法.进一步分析了具有相关颜色的像素之间在空间分布上的差异,用其在图像中形成的最大连通区域面积代替传统直方图中使用的数量总和指标,从而能够间接反映色彩的空间分布特征,提高检索质量,并保持了颜色直方图原有的旋转、平移不变性.

融合整体与分块颜色分布的图像检索方法

针对传统的颜色直方图无法反映色彩分布的空间信息这一缺陷,提出了一种以同一颜色构成的最大连通区域及其边缘颜色粗糙度的图像检索方法,并在此基础上将图像间的相似度定义为整体相似度与以图像分块为基础的局部相似度的加权和,以反映人们对图像相似度的判定过程。实验表明,该方法获得了图像颜色的空间分布,并可以根据图像的颜色空间分布是否集中来调整整体相似度的权值,以提高检索性能,同时弥补了颜色直方图无法反映颜色空间分布的不足,提高了检索的准确性。