基于NMI不变特征的二值商标图像检索方法研究

商标图像的检索在图像库系统管理和应用中得到了越来越多的重视.文中针对二值商标图像,提出一种基于NMI特征的商标图像检索方法.其特点是计算简单,精确度高,具有抗几何畸变性,对滤波、平滑、压缩等图像操作有一定的鲁棒性.试验结果表明,该方法具有一定实用价值,可用于二值商标图像检索.     

利用熵和分形压缩编码的图像检索新方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题之一,文章提出了一种图像信息熵和分形编码相结合的图像检索方法．首先,计算图像库中的各幅图像的信息熵,比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次．利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,应用到图像库同类的图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果．实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,该法在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间．     

基于颜色和边界方向特征的图像检索

由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.     

基于内容的图像检索-感兴趣区域的提取

基于内容的图像检索是当前研究的热点和难点,提取图像的感兴趣区域,能够提高检索的准确性.该文提出了一种基于特征点的感兴趣区域提取方法,首先基于多曲率多项式提取图像的特征点,然后根据一定的规则提取感兴趣区域,实验证明,使用这种感兴趣区域提取方法,能较大地提高检索的查准率.     

基于区域的图像检索技术

传统的基于内容的图像检索方法提取图像全局特征,缺乏高层语义信息,无法很好地满足用户的检索要求。本文深入研究基于区域的检索方法,该方法能够更好地表达用户的查询要求,在语义层次上理解图像、检索图像,是基于内容的图像检索的一种行之有效的方法。     

一种基于区域—图非对称匹配的少数民族服饰检索方法

针对少数民族服饰具有的典型纹样图案和款式特征,提出一种基于区域—图非对称匹配的少数民族服饰图像检索方法,首先利用 gPb-OWT-UCM 算法对检索图像进行区域分割,然后将分割后图像中的每个区域特征与未分割的待检索图像进行基于动态规划的非对称匹配,并通过评估匹配组的布局一致性计算少数民族服饰图像之间的相似度,最后通过排序实现图像检索任务。实验结果表明,与传统基于外观特征的方法相比,该方法不仅可以获得较好的图像检索效果,还可以通过相似区域匹配结果呈现不同少数民族服饰独有的风格特征,为少数民族服饰文化的数字化保护与传承提供有效途径。     

颜色和形状图像检索在邢台市智能交通的应用

给出颜色空间模型,阐述颜色特征的检索方法,并对直方图相交方法和其他方法的利弊进行了对比分析;在基于颜色特征的检索基础上,针对图像检索的另一个重要特征形状,提出了对轮廓特征的索引和对区域特征的索引;基于颜色特征和形状特征为邢台市智能交通系统设计了一个图像检索系统。     

基于颜色及空间信息特征的图像检索

本文提出将图像颜色特征和颜色的空间分布信息相结合的方法,弥补了颜色直方图对图像的空间信息特征表现不够的问题,并保持原有算法的有效性和旋转不变性,提高了检索质量,实验结果表明该方法的图像检索效果良好.     

基于内容的图像检索技术

讨论了基于内容的图像检索的关键技术，论述了每个阶段的研究特点，对基于内容的图像检索的主要研究技术进行详细和全面的论述，介绍了典型的基于内容的图像检索原型系统，通过综述指出了目前研究中存在的主要问题并指出了今后的研究方向。     

基于改进的SIFT算法的图像检索

探讨基于内容的图像检索.经典的尺度不变特征检测和匹配算法SIFT,具有旋转、缩放、仿射的不变性,因而在图像匹配、图像检索领域得到越来越广泛的应用.但其主要针对灰度图像,并且当图像中存在多个相似区域时,SIFT算法得到的特征向量就有很大的相似性,容易造成误匹配.为了得到更好的检索效果,在SIFT算法基础上加入颜色不变量特征,构造颜色特征向量,并且建立一个用来区分相似局部特征的全局向量,在检索实验中取得了比较理想的效果.