计算机科学全球研究杂志
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ISSN:2229-371X
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| 对应作者 :康昌撒克塞那电子邮件:Kanchansaxena4@gmail.com |
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内容图像检索任务 从大型数据库检索图片 基础自视内容本文提供图像检索研究领域技术成绩调查,特别是内容图像检索色素和纹理常用于大多数CBIR系统从数据库查找相似图像到给定查询图像系统颜色纹理基本特征描述所有图像提取颜色信息 两直方图即并使用图象饱和化提取纹理图像量化和波子分解应用到每个图像块CBIR或内容图像检索法是根据视觉特征检索图像,如颜色和形状论文中我们测量颜色纹理特征电子文档即时模板论文的各个构件[标题、文本、头等]已在样式表上定义,此文档提供的部分即为说明标题或抽象中不使用特殊字符、符号或数学作者必须遵守文档指令发布论文可同时使用此文档指令集和模板输入自己的文本
导 言 |
| CBIR或内容图像检索法是根据视觉特征检索图像,如颜色和形状颜色是最常用低级视觉特征之一,对图像大小和方向不变[3]CBIR使用的传统色特征有色直方图、色谱图和支配色描述符颜色直方图最常用色表示法,但不包括空间信息颜色卷图描述在固定像素距离查找色对的概率并提供空间信息颜色collective提高检索精度 与颜色直方图比较颜色自译法子集色correlgy |
实用性 |
| a.系统的好处范围从简单用户搜索网络上特定图像 |
| b.各类专业人员如警力在预防犯罪中识别图片 |
| C.医学诊断 |
| .架构工程设计 |
| e.时装出版 |
| f.地理信息和遥感系统 |
| g.家庭娱乐 |
Generic描述标准回复系统 |
| 基于内容图像检索有三大基础,即可视特征提取、多维索引化和检索系统设计 |
| a.特征提取和索引化图像数据库,取自所选视觉特征,这些特征来自感知特征空间,例如颜色、形状、纹理或以上组合 |
| b.特征提取查询图像 |
| C.匹配查询图像数据库中最相似图像组成CBIR系统搜索部分 |
| .用户界面和反馈管理结果显示、排名、用户类型交互可能通过自动或人工偏好方案等精准搜索特征可进一步归为低层次高层次特征焦点使用低级特征构建通用CBIR系统用户可查询基于这些特征的示例图片相似性比较取回图像存储库目标图像同时,下一个重要阶段今天侧重于集群技术聚类算法可提供高超多维数据组织有效检索集群算法允许近邻搜索高效实现[4] |
| 样本表注解.(表注解)样本表注解.(表注解) |
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| 基于颜色检索 : |
| CBIR系统广泛使用颜色特征,因为它容易快速计算颜色也是一个直觉特征,在图像匹配中扮演重要角色从数字图像提取色特征取决于理解颜色理论和数字图像色表示颜色直方图是图像检索中最常用色特征表示器通常它使用直方图描述它直方图描述图像全色分布,并因其效率和有效性而更常使用基于内容图像检索技术(Wang和Qin,2009年)。Color直方图法的长处有速度性、低内存空间需求,不敏感与图像大小和旋转变化,因此它赢得广泛关注其目的是提供有效、紧凑和直觉表示区域或图像中的颜色[5]显色颜色描述器指定图像中一组支配色 [Cieplinski,2000]表示颜色特征很好, 少数颜色足以描述颜色信息特征提取算法量化像素色值成组支配色匹配通过计算支配色集之间的距离实现,这些颜色集基于两组均对应色差[6] |
| 基于纹理特征检索 |
| 图像中具体纹理识别主要通过建模纹理二维灰度变异实现纹理特征为光度差异图象频谱高频用于区分图像相似色区(如天空和海或水、草)。多种方法测量纹理相似性最常建立依赖比较二阶统计值 从查询和存储图像估计基本而言,这些估计取像素相对相对亮度从中可以测量图像纹理,如对比度、粗度、方向性与规律性或周期性、方向性与随机性[2]BDIP和BVLC值构件片段应用 |
| BDIP: |
| 图像中边缘表示带突发强度变化的区域,山谷表示带局部强度小ma的区域它们是人类视觉中非常重要的特点,特别是山谷对物体形状视觉感知至关紧要[7]BDIP是一个纹理特征 有效提取边缘和山谷区块逆概率差被定义为块数之差[9] |
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| B表示块MxM区块强度变化越大BDIP值越高ij表示图像I[9]中像素ij值 |
| BVLC: |
| BVLC[7]表示块基局部关联系数根据四种取向变化已知测量纹理平滑局部关联系数定义为局部差变 |
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| 缩00和O00表示带MxM大小块的局部平均值和标准偏差kl术语表示四向制(90o,0o,45o,45o)。推移块平均值和标准偏差较大的BVLC值表示块内成分粗糙 |
电源交换器应用和布局 |
| 医学诊断-CBIR医学图像实用工具,可以向医生提供帮助,形式包括展示经证明病理学的相关过去案例以及相关临床、诊断和其他信息外观创伤或损伤提供重要线索,帮助诊断、判断严重程度和预测愈合 |
| 通过图像处理技术量化皮肤损伤分布可能有助于分析病理过程动态和疗程 |
| 防犯罪自动识别系统警力使用.警察使用视觉信息识别人或记录犯罪现场获取证据照片将填充相关个人的主记录, 人工系统内为纸文件计算机系统里,照片将数字化并连接对应文本记录i定罪前限制获取图片信息,如果被告无罪开释,则删除所有照片和指纹图像在执法中的其他使用包括面部识别、脱氧核糖核酸匹配、鞋底印记和监视系统指纹或视网膜扫描访问权限 |
相关工作 |
| 英德春Nam Chul Kim[7]建议基于内容图像检索法,该方法基于多分辨率颜色和纹理特征高效组合颜色自译自译为HSV色空间中色素和饱和成份图像BDIP和BVLC值构件片段被采纳颜色纹理特征取自多分辨率波段域并加维度组合特征矢量确定点检索精度饱和实验结果显示,拟议方法比传统方法产生更高的检索精度,尽管特征矢量维度不高于六大测试DB特别是它展示出更精准检索各种分辨率的查询和目标图像 |
| Hyun Joo、MiHye金和Nam Chulkim建议用局部纹理学BDIP(逆概率差)和BVLC(局部关联系数差)波盘域图解分类法BDIP和BVLC已知为良好的纹理特征,这些特征受约束并完全规范化,以减少光照效果并有效捕捉纹理自属性方法中目标图像先分解成波段子带BDIPs和BVLCs再用波段子带计算子带BDIPs和BVLCs及子带标准偏差的手段和标准偏差合并成纹理特征矢量贝叶斯距离查询图像特征向量和每一类特征向量均被锐化测量并划入最小距离类三大测试数据库实验结果显示拟议方法产生优异性能Monika Jain夫人S.K.Singh[4]博士建议内容图像检索(CBIR)是一种新但广泛采用的方法,从广度图象数据库查找图像网络和多媒体技术开发越来越受欢迎,用户对传统信息检索技术不满意现在内容图像检索正成为精确快速检索源码近些年来开发出各种技术提高CBIR性能数据聚类法不受监督从大数据集提取隐藏模式大数据集有可能高维度高维数据集精度和高效度高采样数之多是一个挑战性领域本文讨论分析集群技术方法HDK使用多组技术提高CBIR性能。 方法使用层次分治并用等值兼容关系概念征服K-Means集群技术提高K-Means高维数据集使用性能并引入特征像颜色、纹理和形状 精确有效检索系统 |
| saroj Shambharkar女士Tirpude[1],建议CBIR系统,图像经过各种变换,如输入RGB图像转换为灰度图像、波子变换和进程,如色提取、纹理提取和二叉树构造获取特征矢量图像匹配过程以这些特征向量为基础执行,相关图像则按最高排名或分从数据库检索Fig清晰8匹配分0图像完全匹配查询图像CBIR系统检索图像,如果评分0则与查询图像完全相似上图显示结果最大距离相对于其他图像不被认为接近查询图像显示检索大值图像相似度较低,小值图像相似度更高,匹配分0与查询图像完全相同 |
| K.Naresh Babu,SakePothalaiah,K Ashok Babu博士[2],CBIR法建议使用支配色、GLCM纹理和渐变向量流场表示形状组合共39个特征覆盖颜色、纹理和形状证明拟议方法产生较高平均精度和平均回调此外,拟议方法几乎总显示平均检索时间比其他方法提高性能 |
| Jens-RainerOhm,Leszek Cieplinski,HeonJun Kim,Santhana KrishnaS.Manjunath Dean S.MessingAkioYamada[5]使用常用颜色数据集查询评估的描述符检索效率这些结果显示,颜色布局描述符在图像检索方面相当有效,尽管其紧凑性检索效率与传统方法比较,即图像分割并使用每个分区的代表性颜色表示布局特征 |
| Peter Stanchev、David Green Jr. 和Boyan Dimitrov[6]建议存在数位视觉描述符表示图像物理内容,例如颜色直方图、纹理、形状、区域等视数据集的具体特征而定,执行相似性搜索时某些特征比其他特征有效举例说,基于颜色表示法的描述符可能有效使用一组数据,主要含黑白图像基于对数据集和查询的统计分析技术是有用的 |
结论 |
| 调查的目的是概述内容图像检索系统功能多数系统使用颜色纹理特征,少数系统使用形状特征,更少使用布局特征网络开发多媒体技术越来越受欢迎,用户对传统信息检索技术不满意现今基于内容图像检索正成为精确快速检索源Cbir医学领域有多种应用方法,如皮肤学和血细胞检测等。Thus和Cbir领域从实用上讲非常有用 |
引用 |
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