结合颜色和空间信息的图像检索方法

本文采用了结合空间信息和图像颜色特征的颜色关联图方法。在特征度量时 ,依据所设计的评价试验 ,对四种距离度量方法进行了比较。将所选方法应用于西北大学可视化研究所开发的医学影像数据库系统中。实验表明 。

基于色彩相关直方图和粒子滤波的目标跟踪

为了提高视频运动目标跟踪的准确性,特别是为了提高在运动目标与背景颜色相近的情况下,或者目标发生了旋转或部分遮挡情况下的跟踪效果,提出一种基于色彩相关直方图和粒子滤波的彩色物体跟踪算法.该算法在粒子滤波基本框架之下,将目标色彩自相关直方图作为目标的描述特征,用于衡量不同预测状态与观测状态之间的色彩相关性.色彩相关直方图将色彩的空间相关性信息引入到目标的特征表达中,弥补了一般色彩直方图的不足.试验表明,该算法不仅能在目标与背景颜色相近的情况下准确地跟踪到目标,而且能在目标发生旋转和部分遮挡的情况下也能保证不丢失目标.

融合加权颜色相关图和改进LBP的彩色人脸图像识别

彩色人脸图像识别的关键是如何获取较好的彩色人脸图像信息.根据现有算法的不足提出加权颜色相关图和LBPT算法,并采用有效的方法结合这两种方法实现高效的彩色人脸图像识别.加权颜色相关图不仅体现了彩色人脸图像中颜色的整体分布情况,还反映了颜色之间的空间相关性以及颜色的分布紧密度.LBPT算子是通过自适应获取邻域半径、确定邻域半径与邻域像素点个数关系以及阈值设定来反映灰度图像的纹理特征.二者结合表征了彩色人脸图像的颜色特征和纹理特征.实验证明,加权颜色相关图和LBPT算子的结合在识别精度上有一定的提高.

基于色彩相关直方图的粒子滤波跟踪算法

提出一种基于色彩相关直方图的粒子滤波跟踪算法。该算法在粒子滤波基本框架之下,将目标色彩自相关直方图作为目标的描述特征,用于衡量不同预测状态与观测状态之间的色彩相关性。色彩相关直方图将色彩的空间相关性信息引入到目标的特征表达当中,弥补了一般色彩直方图的不足。试验表明,该算法不仅能在目标与背景颜色相近的情况下准确的跟踪到目标,而且能在目标发生旋转和部分遮挡的情况下也能保证不丢失目标。

基于二进制颜色相关矩阵的图像检索方法

提出一种基于二进制颜色相关矩阵的图像检索方法BMCCM。该方法利用RGB分量颜色不变量模型对原始图像进行量化,计算变换后图像的颜色相关矩阵,对相关矩阵进行二值化,并利用Jaccard系数衡量图像特征间的相似度,完成图像的检索。实验结果表明,BMCCM的检索准确度及效率明显高于颜色直方图和颜色(自)相关图。

综合纹理特征和语义信息的医学图像检索

提出一种结合图像分块纹理特征和语义信息的医学胸片图像检索方法。同时,介绍了颜色特征提取方法中的颜色相关图算法。据此,实现了一个图像检索原型系统,依据所设计的评价实验,将不同实验的检索结果进行了比较和分析。实验证明,结合图像分块纹理特征和语义信息的检索方法具有较好的检索效果。

基于颜色纹理和形状特征相结合的图像检索系统

灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法，为了更有效地进行图像检索，定义了一种新型的灰度共生矩阵描述子，该矩阵描述子能够有效结合颜色、纹理和形状特征，通过描述像素的空间相关性来进行基于内容的图像检索．利用该矩阵描述子进行图像检索时，先在RGB颜色空间中计算彩色梯度，然后利用灰度共生矩阵来描述图像特征．实验结果表明其检索性能优于传统的普通灰度共生矩阵．

基于梯度基元聚合矢量的图像检索算法

针对图像检索中多特征融合问题,提出了一种基于梯度基元聚合矢量的图像检索算法。该算法在改进的HSV颜色空间计算边缘梯度,通过定义的基元模板扫描梯度图像,生成梯度基元图像,将基元和非基元像素分别组合成聚合和非聚合像素集合;最后利用颜色自相关图算法对上述两个集合提取特征矢量,实现了融合颜色、形状、纹理和空间信息等多特征的图像检索。实验结果表明,该算法能够融合颜色、形状、纹理和空间信息,有效地提高了基于内容的图像检索的查准率和查全率。

融合颜色特征与LBP的图像检索

随着图像数据量的不断丰富和人们需求的不断提高,基于内容的图像检索技术成为一个重要研究课题。研究了基于颜色相关图与LBP算法的图像检索算法,利用颜色相关图与LBP算法分别提取图像的颜色特征与纹理特征,实现了图像的检索,实验结果说明了算法的有效性。

基于C#和SQL Server的图像特征库设计与实现

在分析图像底层颜色相关图算法的基础上,运用C#语言和SQL Server2012完成了图像特征数据表的快速构建,以及对文件夹递归遍历,批量获取图像颜色特征数据,从而建立了图像特征库,对研究图像检索、识别、旅游推荐系统等方面的应用具有一定的参考价值。

基于基元自相关图的图像检索

提出一种新颖的颜色特征描述子,它能够在基元的基础上表达颜色信息的空间相关性。首先将彩色图像量化为64种颜色,并且对图像进行基元分析,最后利用统计信息来描述图像特征。实验结果表明,基元自相关图的性能优越于颜色直方图和颜色自相关图;基元自相关图的计算复杂度和特征维数均明显地小于颜色自相关图。

基于内容图像检索中的颜色分析和检索技术

详细叙述了图像检索中常见的几种颜色特征 ,并简要介绍与颜色内容分析相关的最新研究 .着重考虑了设计颜色特征时的三个重要的方面 :必须选择合适的颜色空间来表征图像内容 ;选择合适的颜色量化方案 ,以尽减少特征的维数 ,提高检索质量 ;选择相应的距离函数 .

一种基于颜色自动相关图与小波变换的图像检索算法研究

随着图像数据量的不断丰富和人们需求的不断提高,基于内容的图像检索技术成为一个重要的研究课题。本文研究了基于颜色相关图与小波变换的图像检索算法,利用颜色相关图与小波变换,把图像分块分别提取图像的颜色特征与纹理特征,实现了图像的检索。实验结果说明了算法的有效性。

基于颜色特征与LBP的图像检索算法研究

随着图像数据量的不断丰富和人们需求的不断提高,基于内容的图像检索技术成为一个重要研究课题。本文研究了基于颜色相关图与LBP算法的图像检索算法,利用颜色相关图与LBP算法分别提取图像的颜色特征与纹理特征,实现了图像的检索,实验结果说明了算法的有效性。

基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法

颜色特征是重要的图像视觉特征,颜色相关图则是当前基于内容的图像检索中常用的特征描述符,但现有基于颜色相关图的图像检索算法存在计算复杂度高、检索精确度低的问题。为此,提出基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法。给出一种新的颜色特征描述符——颜色互信息,通过计算颜色相关图特征矩阵中每个颜色与其周围颜色的平均互信息,得到不同颜色之间的全局及空间分布特性,并作为新的颜色特征矢量,以降低计算复杂度。同时采用外部特征矢量归一化方法结合颜色互信息与颜色自相关算法,以提高检索精确度。实验结果表明,该算法可有效降低计算复杂度,提高实时响应性能和检索精度。

一种基于FCM的医学图像检索方法与实现

针对医学内窥镜图像,提出两种基于模糊C-均值聚类(FCM)的特征融合算法:融合颜色相关图和图像纹理特征算法以及融合颜色直方图和颜色相关图算法。据此,实现了一个图像检索的原型系统,依据所设计的评价实验,并对实验结果进行了比较和分析。实验表明,基于FCM的融合颜色相关图和纹理特征的特征融合算法,在基于内容的医学内窥镜图像检索中,具有相对较好的检索效果。

一种基于内容的医学图像检索方法的实现

介绍颜色相关图及其改进算法在医学图像检索中的应用,并与标准灰度直方图的检索效果做了比较。

基于颜色自相关图的乳腺肿瘤良恶性分类

目的:构建一种乳腺肿瘤良恶性分类模型,使医生得到更加客观、准确的诊断结果。方法:借助BreaKHis数据集,提取乳腺肿瘤病理图像颜色自相关图的64维特征,利用k-NN分类器构建乳腺肿瘤良恶性分类模型,并对乳腺肿瘤良恶性进行分类。结果:颜色自相关图中像素空间距离d=1时分类精度最高,准确度平均达到87.01%,灵敏度平均达到88.52%,特异度平均达到85.49%。结论:该模型为乳腺肿瘤良恶性分类提供了一种新型的检测手段,可有效提高乳腺肿瘤良恶性临床诊断的准确率。

多特征融合的乳腺癌组织病理学图像识别的方法

乳腺癌是全球女性常见的癌症类型之一,严重影响了女性的健康,乳腺癌组织病理学图像的识别已成为医学图像处理领域的研究热点。针对Bioimaging 2015数据集进行乳腺癌组织病理学图像的识别研究,将该数据集分为癌类与非癌类2种。实验提取了乳腺癌组织病理学图像染色分离后4个方向上的灰度共生矩阵特征、小波特征及Tamura纹理特征,并根据颜色自动相关图提取了原始图像的颜色特征,同时也提取了染色分离前水平方向上的灰度共生矩阵特征作为纹理信息的补充,最后将提取到的特征进行融合,并输入到支持向量机分类器中,以实现乳腺癌组织病理学图像的识别,识别准确率达到了83.33%。

基于色彩与形状信息特征的图像检索算法研究

针对单独用颜色特征并不能很好地表达图像内容的问题,提出了综合利用颜色和形状特征进行图像检索的方法。由于颜色直方图无法表达空间分布信息,因此采用的颜色特征为颜色自相关图,并对色调进行重叠量化。而形状特征采用边缘方向直方图,并对方向进行重叠量化。仿真实验表明,综合利用颜色和形状特征比单独用颜色和形状特征进行图像检索的效果要好,提高了图像检索的查准率。