图像纹理特征及其在CBIR中的应用

基于内容的多媒体信息检索是当前世界的研究热点 ,然而在图像内容表示及其相似性度量这两个关键问题上取得的进展还不能令人满意 .通过深入研究纹理的本质和人类视觉系统的特性 ,结合MPEG 7标准提出的图像内容描述子概念 ,提出一种新的谱方法来描述图像的纹理特征 ,并将其应用于图像内容的表示和检索 .在此基础上 ,讨论了图像的颜色描述子和相似性度量策略 。

一种用于CBIR系统的主色提取及表示方法

颜色是彩色图像最重要的视觉特征之一，在基于内容的图像检索（ＣＢＩＲ）系统中，都将颜色信息作为重要内容参与匹配和检索．针对图像中起主要视觉作用的是图像的主色这一问题，提出一种基于聚类分析的提取和表示图像主色的方法，给出一种用于聚类算法的停止准则．和等量量化方法相比，用本方法提取的颜色信息，具有特征维数低、颜色表示准的优点．

基于图像主色特征的CBIR

CBIR(Content Based Im age Retrieval)是当前多媒体检索的热点 .颜色特征是图像检索的重要特征 .为了提高颜色特征的检索效果 ,在提取图像主色特征的基础上 ,进一步提取了相应的主色空间分布信息——主色矩特征 ,并建立了图像主色特征的描述模型 .在改进加权二次型相似性度量方法的基础上 ,提出主色多特征相似性度量方法 ,并对几种不同的相似性度量方案进行了对比 ,其中 DCME方法在 WWW发布方式的 CBIR原型系统上取得了较好的实验结果 .

基于主色选择的CBIR检索

基于内容的图像检索 (CBIR)是多媒体检索研究的前沿课题 .利用颜色特征作为索引进行图像检索是最重要的技术 .在提取图像主要颜色特征的基础上 ,进一步提取了相应的主色空间分布信息——主色矩特征 ,作为图像库的索引 .在改进加权二次型相似性度量方法的基础上 ,提出了相应的主色多特征相似性度量方法 .由于用户对图像中不同的主色具有不同的检索要求 ,提出了主色调选择的用户模型 ,用于更精确的图像检索 .实现了 WWW发布方式的 CBIR原型系统 ,实验结果表明加入主色选择使得图像检索的效果更好 .

CBIR关键技术研究

从图像特征提取和图像特征匹配两个关键环节对目前的CBIR技术进行了细致的阐述 ,分析和比较了不同方法的原理及优缺点 ;分类研究了压缩域的图像检索技术 ;

分布式计算环境下CBIR检索引擎的实现

本文探讨了一种基于分布式并行计算环境下视觉CBIR检索(基于内容的图像检索)引擎的实现.该引擎采用分布式数据库来保存庞大的多媒体数据库,利用Agent技术,采用分布式图像处理单元来进行多媒体数据的特征提取和索引建立.利用并行处理单元在分布式数据库上进行检索匹配.讨论了在动态负载平衡下如何进行处理单元(PE)和代理以及分布式数据库的交互.

CBIR技术在电力设备管理系统中的应用研究

本文对基于内容的电力设备图像检索技术进行了初步的研究。根据电力设备图像的特点,将形状特征作为电力设备图像检索中的主要特征抽取,并结合纹理特征,提出了电力设备图像管理系统中的图像检索方法,阐述了形状和纹理特征参数的提取过程,给出了基于内容的电力设备图像检索系统结构。

利用改进曲波变换特征提取的CBIR算法

针对Gabor变换(Gabor transform,GT)和使用àtrous小波变换(wavelet transform,WT)分解图像的曲波变换不能准确地采集图像中边缘信息的问题,提出一种改进曲波变换(improved curvelet transform,ICT)特征提取的CBIR(content based image retreval)算法。ICT使用脊波变换作为一个组成步骤,使用Gabor小波过滤器的过滤器组实现曲波子带,使用词汇树索引每幅图像的描述符向量,即能量直方图向量。在Corel收集的1 000幅图像上的实验结果表明:提出的算法对数据库中恐龙图像的检索精度可高达97.20%,平均精度比Gabor变换的CBIR算法和使用atrous小波变换的CBIR算法分别提高至少18%,23%,算法ICT的平均召回率为37.40%,远优于GT算法(27.13%)和WT算法(30.70%)。在加权平均精度、平均精度、平均检索率和平均秩方面的显著改进使提出算法拥有很好的实用性。

Web环境下基于移动多Agent技术的CBIR系统

采用移动多Agent技术,提出了一种灵活的基于内容的W eb图像检索系统模型。系统将传统的W eb图像检索功能封装于不同的Agent中。各Agent自主运行并相互协调,共同完成分布式W eb图像检索。由于图像搜索策略封装于移动Agent中,可在数据源本地实现快速的图像匹配,减少了网络信息交换;网络管理Agent消除了异构网络带来的通信障碍。实验表明该图像检索系统具有良好的自治性、伸缩性和适应性以及灵活的在线扩展能力。

一种多低层特征结合的CBIR检索方法

基于内容的图像检索技术(CBIR)的低层视觉特征:颜色、形状、纹理.单一的特征不能满足所有的图像检索需求.多特征结合的图像检索可以使在不同特征上相似的图像同时被检索出来.为了研究图像检索优化方法,本文分析比较了6种低层特征提取算法的优缺点和特性;将各个特征的相似度度量以线性加权的方式予以统一;通过比较使用颜色单特征、形状单特征、纹理单特征的图像检索结果和多特征结合的图像检索结果,得出如下结论:低层特征的图像检索在检索效果上优于使用单特征的图像检索,低层特征的特性之间存在互补和抑制.

医学CBIR系统与PACS的集成平台研究

随着在临床中应用的数字影像设备越来越多，CBIR对于PACS变得越来重要。若使强大的算法变得可能，医学CBIR系统必须被整合和集成到PACS中，才能更好地为医生所应用。考虑到医生检索习惯，本文提出了一个基于现有的标准协议把医学CBIR系统整合到PACS中的平台模型，并保证两系统的自主性，为真正实现在PACS中基于内容的检索提供了理论基础和方法指导。

基于颜色、空间和纹理特征的CBIR系统实现

基于内容的图像检索CBIR是多媒体信息管理系统的重要组成部分。本文提出了一种利用图像的颜色信息,使用矩(moment)的概念,提取图像的颜色空间分布特征,并根据颜色直方图包络曲线引入纹理特征,作为图像的特征描述矢量来检索图像的方案,取得了较好的检索效果。

基于CBIR技术的手机人脸识别系统设计

在目前手机通讯和Internet极大普及、CBIR技术日趋成熟及其Web方案成功运行实践的基础上,提出了CBIRI、nternet和无线通讯技术三位一体的设计思想,实现了一种新型以手机为载体的便携式人脸识别系统,该系统既是手机增值业务的延伸,同时也为众多领域内基于CBIR技术的识别系统提供了积极的借鉴和更为广阔的应用空间。

基于相关聚合直方图的CBIR

在颜色直方图的基础上,结合图像的颜色、形状和纹理特征,提出了一种基于相关聚合直方图的图像检索算法.该算法通过集合聚合度的概念,在图像的颜色统计信息中融入了多粒度的空间聚合信息,具有对图像平移、旋转与尺度变化不敏感及检索性能受数据库大小变化影响较少等特点.为了验证算法的有效性,对该算法进行了性能比较实验.实验数据表明,该算法具有较好的检索性能.

图像检索系统中的CBIR技术研究

基于内容的图像检索不同于基于文本的图像检索,它提供了一种对图像内容进行检索的方法。该文研究了CBIR技术中基于颜色、纹理、形状和空间关系等图像检索的主要方法,分析和比较了各种图像检索技术的优缺点,在此基础上提出综合利用各种特征共同进行图像检索的方法。

简析图像检索系统中的CBIR技术

基于内容的图像检索技术是新一代多媒体计算机的核心技术,也是建立数字图书馆的关键技术。文章介绍制约CBIR技术发展的五种关键技术:分类存储、图像的特征提取、图像特征索引技术、图像相似度度量、相关的反馈机制。最后,对CBIR技术存在的缺陷进行分析。

一种基于颜色与空间特征的CBIR系统

基于内容的图像检索CBIR是多媒体信息管理系统的重要组成部分。提出一种利用图像的颜色信息和空间信息提取图像特征的算法——同心圆区域划分法。经实验表明,该算法取得了较好的检索效果。

基于色彩共生矩阵的CBIR方法

介绍了一种基于色彩共生矩阵提取颜色-纹理特征的图像检索方法。在灰度共生矩阵方法的基础上,发展出色彩共生矩阵方法,解决了灰度共生矩阵方法不能有效处理真彩色图像的缺陷,并从色彩共生矩阵中提取颜色和纹理特征用于图像检索。该方法易于实现、特征库简洁高效,且具有较好的检索效果。

区域语义模板在CBIR中的应用

基于语义的图像检索的研究已经成为许多领域研究的热点,但是底层特征与高层语义之间存在着不可逾越的鸿沟,因而传统的基于底层特征的检索无法在语义的层次上给予用户充分的支持。在文献[1]提出的语义模板的基础上,提出了基于区域的语义模板的概念并给出了形式化的描述,同时给出了相同语义的语义模板的关系组合策略。实验证明了区域语义模板的有效性。

一种新的基于改进聚类检索算法的CBIR系统研究

随着多媒体技术、网络技术的飞速发展,各种各样的信息爆炸式增长,导致人们对信息检索的要求越来越迫切。本文提出了一个新颖的基于内容的图像检索模型,还提出了一种新颖的适合于图像数据的聚类检索方法,通过自动更新簇特征的权重来提高聚类准确率,从而改进检索效果。通过文中的仿真实验说明,文中提出的检索模型,以及采用的相关算法是可行的,取得了良好的检索效果。