基于颜色空间特征的图像检索

针对基于内容的图像检索技术大多采用颜色特征的情况,提出一种通过提取颜色特征、灰度特征,获取图像物体的形状和空间特征,综合检索图像的方法.实验结果表明,这种方法具有一定的鲁棒性,检索结果不受图像大小、旋转和轻微的光照变化的影响,相对于传统的颜色直方图法,这种方法能明显改善检索效果.     

基于颜色和纹理特征图像检索技术的研究

对基于内容的图像检索中的低层特征的相关检索算法进行了深入研究,对现有颜色和纹理的自然特征中提取出的特征量的检索成功率进行了测试,发现使用单一的特征对图像进行检索查全率不高.为了提高查全率,综合了颜色和纹理特征的检索算法,给颜色特征和纹理特征分配一定的权重,设计了权重设计器,确定了查全率达到最高值时颜色和纹理特征的权重分配,提高了检索效率,识别效果很好.     

基于颜色和空间特征的图像检索

提出一种新的基于颜色和空间特征的图像检索算法。首先,将检索图像转换为HSV颜色空间并进行量化,提取环形颜色空间信息熵作为颜色空间分布特征。其次,计算每个像素点的多邻域的量化颜色值的一、二阶中心矩,利用各阶统计矩的信息熵来表征图像颜色的局部空间特征。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。试验结果表明该方法比CDE和Geostat算法具有较好的检索效果。     

综合利用边缘和颜色特征的图像检索

分别介绍了图像边缘和颜色特征的提取方法,及基于内容的图像检索系统的实现。试验结果表明,在图像检索时合理利用图像的边缘和颜色特征,可有效地提高系统的检索性能。     

基于内容的图像特征相关性检索方法

针对目前基于内容的图像检索系统在模型优化及通用性设计等方面的局限性，以图像单一特征描述和提取方法为基础，根据人机交互的相关反馈原理，分析图像组合特征归一化权值系数，提出一套图像特征相关性检索新方案，并在着重对基于内容的图像特征相关性检索算法研究基础上，参照国际标准MPEG－7所提供的通用性系统设计规范，对新方案下的图像检索通用模型进行概念设计，为解决基于内容的图像检索技术在Internet上实用化的瓶颈问题，提供一条新的思路，实验结果验证了新方案的合理性。     

基于颜色和轮廓点分布特征的高速图像检索

介绍的图像检索方法以图像像素的颜色分布统计信息和轮廓点的位置分布统计信息作为图像的特征量并使用该特征量实现图像的类似检索⒀通过对图像颜色空间的预先压缩和颜色的分段线性匹配,大大提高了特征抽取及检索响应速度⒀     

基于颜色的图像检索

论述了基于颜色的图像检索方法，对颜色空间的选择、颜色的量化以及颜色的相似测试进行了讨论。在此基础上，对两种典型的基于颜色的图像检索方法的特点、关键技术的实现方法以及存在的问题进行了详细的分析和比较。     

利用颜色和纹理特征的图像检索技术研究

提出了融合颜色和纹理特征的图像检索算法.在颜色特征的提取中,提出了一种矩形重叠式分块策略对图像进行分块.在对纹理特征提取中,提出了利用共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果以及Gabor小波变换对图像中的局部区域的频率和方向信息的优异性能.利用归一化理论,融合3种不同特征.并通过实验证明该方法能够提高图像的检索性能.     

基于颜色特征与相关反馈相结合的图像检索技术研究

限制图像有效使用的关键在于怎样在图像海洋中将所需图像准确而且快速地搜寻出来,基于内容的图像检索技术应运而生。目前,这项技术已经是国内外图像检索技术研究的热点。其中,有一项最重要的视觉特征即颜色,已经广泛应用于基于内容的图像检索技术。     

基于颜色特征与相关反馈相结合的图像检索技术研究

限制图像有效使用的关键在于怎样在图像海洋中将所需图像准确而且快速地搜寻出来,基于内容的图像检索技术应运而生。目前,这项技术已经是国内外图像检索技术研究的热点。其中,有一项最重要的视觉特征即颜色,已经广泛应用于基于内容的图像检索技术。     

信息安全审计中的图像过滤技术研究

目前网络信息审计系统大多基于文本信息的过滤,但不良信息的提供者将不良信息嵌入到图像或直接以图像文件,绕过监控。文中介绍了基于图像内容过滤的信息审计系统中的图像检索技术,首先论述了图像检索中应用最为广泛的颜色特征的提取,接着论述了所有物体表面共有的内在特性纹理特征的提取,然后论述了形状特征的提取,最后论述了图像的空间关系特征的提取。     

基于本体的医学图像检索系统

介绍了基于内容的图像检索技术和医学图像检索系统的相关概念,分析了医学图像检索系统的研究现状,采用多特征归一化图像检索方法、低级特征和语义特征相结合的二级检索机制,构建了一个基于本体的医学图像检索系统。     

基于图像信息熵的四叉树检索算法

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解文提出了一种基于图像信息熵的四叉树索引结构及检索算法,可以利用较低维数的特征实现高速有效的图像检索.该方法适用于查准率要求不高情况下的相关图像检索或大型图像库的预检索.     

一种基于内容的图像检索方法

论述了基于颜色特征的图像检索和基于纹理特征的图像检索,在此基础上提出了一种利用图像两种内容特征进行图像检索的方法。     

Ontology与Agent在图像检索中的应用

提出了利用本体论和智能主体理论设计的一种新的图像检索技术——图像检索服务器.它集成了五种智能主体,并利用本体论的方法描述图像的语义特征继而对图像进行领域分类,同时规范化了用户的查询条件.使用该系统,图像检索的性能得到了很大的改进.     

一种基于本体的图像检索方法

在图像数据库中,针对图像的检索方法很多,但以传统的基于内容的图像检索方法效率低,而且误差较大。文章提出一种基于OBFM(ontology based feedback model)方法首先得到基本相似图像库,从中提取相应的特征元素,并在此基础上进行关联规则挖掘。该算法采用本体论和相关反馈技术相结合的方法。实验证明,该方法比单纯的相关反馈技术准确率高。     

基于多图学习的情感图像检索研究

构建了一个统一的多图学习框架,来验证在不同类别情感图像中,使用不同级别特征在情感图像检索上的性能表现。首先,提取每个图像在不同层级上的共有特征,其中,从元素级别提取的一般特征作为底层特征;可解释的属性特征作为中层特征;而情感图像的语义感念描述作为高层特征。其次,为每种类型的特征构建一个图模型来验证情感图像检索的性能。最后,将多个图模型合并在一个规范化的框架内来学习每个图模型的优化权重。通过在5个不同数据集上得到的实验结果验证了所提方法的有效性。     

一个基于颜色特征的图像检索系统

在基于内容的图像检索中，颜色是最重要的特征之一，介绍了一个基于颜色特征的图像检索系统，论述了系统的结构，颜色特征提取方法及其相似匹配方法，并给出部分实验结果。     

基于内容的图像检索技术综述

基于内容的图像检索技术是目前能有效检索大量图像资料的关键技术。本文阐述了一种基于颜色特征的图像检索技术,将颜色直方图或者颜色集作为颜色特征存入图像数据库中,然后描述了图像相似度的计算方法,并利用相似性度量函数来完成对图像的检索。