一种使用图像融合的图像检索新方法

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基于余弦相似度的多特征融合图像检索研究

基于余弦相似度的多特征融合图像检索研究近年来，随着数字图像数据的不断增长，图像检索技术也得到了快速的发展和广泛的应用。

基于内容的图像检索是当今研究的热点之一，其中多特征融合是实现准确率提升的常用方法之一。

余弦相似度作为特征融合中常用的度量指标，也是当前图像检索领域中最受欢迎的方法之一。

本文将在此基础上探讨基于余弦相似度的多特征融合图像检索研究。

一、多特征融合在传统的图像检索方法中，通常使用一种单一的特征描述图像，如颜色直方图、纹理、形状等。

但是这种方法往往存在着不足之处，如单一特征很难覆盖整个图像的特征信息，而且不同特征可能针对不同的目标具有不同的效果。

为了解决这些问题，多特征融合技术被提出。

多特征融合技术将多种不同的特征描述符组合在一起，以得到更为全面的图像描述信息，从而提高图像检索的准确率。

多特征融合一般包括特征选择、特征加权、特征矩阵等步骤，这些步骤主要是从不同特征中挑选出最相关或具有代表性的特征进行融合。

二、余弦相似度余弦相似度是多特征融合中常用的度量指标之一。

它通常被用来度量两个向量之间的相似度，其计算方式如下：cosθ= (A * B) / (||A|| * ||B||)其中 A 和 B 分别表示两个向量，||A|| 和 ||B|| 分别表示两个向量的模长。

余弦值越大，表示两个向量的相似度越高；余弦值越小，表示两个向量的相似度越低。

余弦相似度具有计算简单、实时性好、可扩展性高等优点，因此被广泛应用于图像检索领域。

三、基于余弦相似度的多特征融合图像检索研究在基于余弦相似度的多特征融合图像检索中，我们通常需要考虑以下几个方面的问题。

1. 如何选择最佳的特征组合特征的选择对图像检索的准确率影响很大。

在选择特征时需要考虑到特征之间的相关性、完整性、离散性等因素，从而选择到具有代表性的特征组合。

在一般情况下，可以采用基于遗传算法、神经网络、模糊聚类等方法进行特征选择。

2. 如何进行特征加权在特征加权中，我们需要确定各个特征所占的权重比例，从而影响融合后的相似度计算结果。

融合多特征的图像检索算法

融合多特征的图像检索算法图像检索算法是一种应用于计算机视觉领域的技术，它通过对图像特征进行提取和匹配，能够实现从海量图像中快速检索到指定图像的目的。

然而，由于图像特征的多样性和复杂性，单一特征方法往往存在诸多限制，难以满足实际应用需求。

为此，融合多个特征的图像检索算法应运而生。

融合多特征的图像检索算法通过将多种特征信息结合起来，形成更全面、更多样化的图像描述符，从而增强了检索算法的鲁棒性和准确度。

常见的图像特征包括颜色、形状、纹理等，融合多特征的图像检索算法可以采用以下几种方法：一、特征加权融合特征加权融合是将每个特征的重要性进行统计分析，对每个特征赋以不同的权重，进而对多个特征向量进行线性组合，形成一个加权的综合特征向量。

获得加权特征向量后，可以将其输入到分类器中进行训练，并进行图像检索。

二、特征串联融合特征串联融合是将每个特征的向量按特定顺序进行串联，形成一个综合的特征向量。

具体地说，可以将不同特征的向量连接或封装在一起，形成一个“超级向量”，作为最终的特征表示，供分类器使用。

三、特征层级融合特征层级融合是将各个特征分别提取出来，进行多层次、多尺度的融合处理。

它主要思想是利用特征的不同抽象层次，将相对低层的特征信息与相对高层的特征信息相结合，形成更加具有鲁棒性的特征。

典型的特征层级融合算法包括卷积神经网络（CNN）和金字塔方法等。

在实际应用中，融合多特征的图像检索算法具有广泛的应用场景。

例如，在人脸识别、车辆识别、风格识别等方面，该算法都具有重要的研究和应用价值。

随着深度学习技术的发展和计算机硬件的提升，多特征融合图像检索算法将有更加广泛的应用前景和研究发展空间。

基于多媒体融合的图像检索的技术

一
用户。３基于语音识别的图像检索方法与实践．基于多媒体融合的图像检索技术主要分为两大模块：语音识
别模块和图像检索模块。在文献中采用的是手动图像标注的方式进行语音识别对数字图像进行检索，这种方法有一定的创造性，但是运用起来工作量繁重尤其是对海量的图像数据。针对此问题本文介绍一种图像语义自动标注的图像检索系统，如图２所示为本文将介绍的基于多媒体融合的图像检索系统流程图。
ｅｓ８￣１．ｍｍ９６ பைடு நூலகம் ｃ５３０
技术与科教创新
基于多媒体融合的图像检索的技术
陆伟艳（广西民族师范学院广西崇左５２０３２０）
摘要：基于多媒体融合的图像检索技术是目前研究的热点。该文分析了并总结基于多媒体融合的图像检索的概念，综述基于多媒体融合的图像检索的方法和相关的技术。最后简单介绍一种新的基于语音识别的图像检索的方法以及实践。关键词：多媒体融合；图像检索；语言识别；模式识别
【作者简介】陆伟艳（９ｏ＿１８－）壮族，女，桂林电子科技大学硕士，讲师；研究方向：信息与信号处理与移动通信系统网络
１．引言
随着多媒体技术和网组的迅速发展，以及３Ｇ、４Ｇ移动通信系统的发展，移动通信从语音业务过渡到移动宽带业务的发展出现了移动多媒体广播业务。多媒体信息的数据从以前的紧缺飞速的增，并随着人们目益需求的不断增加而迅速增加。图像信息的应用日益广泛，人们对图像数据的查询需要日益增长，对规模越来越大的图像数据库进行有效的管理就成为迫切需要解决的问

一种基于特征融合的图像检索方法

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测试集．是从Ｃｒｌ图像库中抽取的１０它ｏｅ００幅图
像，分为建筑物（ｕｌｉｇ、公共汽车（ｕ）ｂｉｎ）ｄｂｓ、恐龙（ｉｏａｒ、火象（ｌｈｎ）ｄｎｓｕ）ｅｅａｔ、花卉（ｏｅ）ｐｌｆｗｒ、马（ｏｓ）人（ｕｎ、ｈｒｅ、ｈｍａ）海滨（ｅｓｅ、山（ｏｕ）ｓａｉ）雪ｄｊｋ１、
个分量对于图像检索尤为重要【．５Ｊ小波变换（ｖｌａｓｏｍ）也是一种常用的ｗａｅｔｒｎｆｒｅｔ纹理分析方法【．小波变换指的是将信号分解为一５１
系列的基本函数（）ｘ．这些基本函数可以通过对
对于Ｔｍｕａ纹理采用前三个特征，即粗糙度ａｒ（ｃａｓｎｓｏｒｅｅｓ）、对比度（ｃｎｒｔ）方向度ｏｔｓａ、
向上的特，Ｉ．怔给定一幅图像Ｉｘ）（，，提取不同的特征表示如
下：
ｍ是矩阵中每行元素之和，是矩阵中每列元素之和．相关量用来描述矩阵中行或列元素之间灰度的相似程度．Ｔｍｕａ１理特征是基于人类对纹理的视觉感ａｒ［纹４
日（），．：ｉ｝ｋ：０ｌ，ｌ，…．Ｌ—
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（）１
式中，ｋ表示图像的特征取值，三表示特征可取值的个数，表示图像中具体特征值为ｋ的像素个数，Ｆ表示图像像素总个数．／
１颜色特征
根据人的视觉特点，彩色图像中的颜色具有独有的特点，是视觉最容易注意到的特征，且稳定性

如何利用计算机视觉技术进行图像检索和相似度匹配

如何利用计算机视觉技术进行图像检索和相似度匹配在科技迅猛发展的今天，计算机视觉技术已经逐渐渗透到我们的日常生活中，成为了一项强大的工具。

其中，图像检索和相似度匹配是计算机视觉技术的重要应用之一。

本文将为大家介绍如何利用计算机视觉技术实现图像检索和相似度匹配。

首先，让我们来了解图像检索的概念。

图像检索是指根据用户的输入，进行图像内容搜索和检索的过程。

通过图像检索技术，我们可以在大规模的图像库中快速、准确地找到与给定查询图像相似的图像。

图像检索可以应用于多个领域，如图像搜索引擎、反欺诈检测、图像鉴定等。

图像检索的关键是提取图像的特征向量。

特征向量是对图像进行数学表示的方式。

常用的图像特征包括颜色、纹理、形状等。

在图像检索中，我们需要将图像转化为特征向量，并将查询图像的特征向量与图像库中的图像特征向量进行相似度比较，从而找到相似的图像。

计算机视觉技术中最常用的特征提取方法之一是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。

CNN可以自动学习和提取图像的特征，具有较好的图像表示能力。

通过训练一个CNN模型，我们可以将图像输入模型中进行特征提取，并得到图像的特征向量。

除了特征提取，我们还需要考虑相似度度量的方法。

常用的相似度度量方法有欧式距离、余弦相似度等。

通过计算查询图像特征向量与图像库中图像特征向量之间的相似度，我们可以得到相似度的数值。

在进行图像检索时，我们还需要考虑图像库的规模。

当图像库规模很大时，直接计算查询图像与图像库中每个图像的相似度是非常耗时的。

为了加速相似度计算，常用的方法是使用基于索引的图像检索。

利用这种方法，我们可以将图像库中的图像进行特征向量索引，然后根据查询图像的特征向量在索引中进行快速搜索，以找到相似的图像。

除了图像检索，相似度匹配也是计算机视觉技术的重要应用之一。

相似度匹配是指在给定一个参考图像之后，找到与之最相似的目标图像。

相似度匹配可以应用于目标检测、人脸识别等领域。

多视角图像融合算法综述

多视角图像融合算法综述图像融合是一种将多幅图像融合成一幅结果图像的技术。

随着科技的发展和人们对图像质量的要求不断提高，多视角图像融合算法成为了研究热点。

本文将对多视角图像融合算法进行综述，分析其各种方法和应用。

1. 引言多视角图像融合算法的研究与应用涉及多个领域，包括计算机视觉、图像处理、机器学习等。

其主要目标是能够合成一幅更加清晰、更具信息丰富性的图像，并能够从多个视角中获取更多的细节。

多视角图像融合算法可应用于许多领域，如遥感图像、医学影像等。

2. 多视角图像融合算法的分类2.1 基于传统图像处理的方法传统的图像处理方法主要包括像素级融合、变换域融合和区域级融合三种。

2.1.1 像素级融合像素级融合是一种将多个图像的像素进行简单叠加或加权求和的方法。

这种方法简单直观，易于实现，但容易导致图像失真和信息丢失。

2.1.2 变换域融合变换域融合是基于图像的频域变换，如小波变换和离散余弦变换（DCT）。

通过对不同图像进行变换域分析和合成，可以达到多视角图像融合的目的。

然而，变换域融合方法对不同图像的频谱分量有一定假设，因此可能导致失真。

2.1.3 区域级融合区域级融合方法是基于图像的区域分割和匹配，将不同图像中相似的区域进行融合。

这种方法能够更好地保留图像的细节和结构，但需要进行复杂的图像分割和匹配，计算复杂度较高。

2.2 基于深度学习的方法近年来，深度学习在图像处理领域取得了重大突破。

多视角图像融合算法也开始采用基于深度学习的方法。

2.2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种可以自动学习图像特征的神经网络。

通过训练大量的图像数据，CNN可以学习到图像中的细节和结构，并将多个视角的图像进行融合。

2.2.2 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种通过两个神经网络进行对抗训练的模型。

其中一个网络为生成器，负责生成合成图像；另一个网络为判别器，负责判断生成的图像是否真实。

通过不断迭代训练，GAN可以生成更加真实且细节丰富的多视角图像。

如何利用图像处理技术进行多视角图像融合

如何利用图像处理技术进行多视角图像融合图像融合是计算机视觉领域中的重要技术之一，它能够将多个视角的图像信息融合为一个更为准确和完整的图像。

图像融合技术在许多应用领域具有广泛的应用，例如航空航天、地质勘探、医学影像等。

其中，利用图像处理技术进行多视角图像融合是一种常见且有效的方法。

本文将介绍如何利用图像处理技术进行多视角图像融合。

多视角图像融合的基本原理是通过对多幅图像进行配准和融合，从而得到更为准确和全面的图像信息。

图像配准是指将多幅图像进行对齐，使得它们在相对位置和尺度上保持一致。

图像融合是指将多幅配准后的图像进行加权或融合，得到一幅综合的图像。

下面将逐步介绍多视角图像融合的具体过程。

第一步是图像配准。

图像配准可以采用特征点匹配的方法，通过检测图像中的特征点，并找出它们之间的对应关系。

常用的特征点包括角点、斑点、边缘等。

一旦找到了特征点的对应关系，就可以通过应用几何变换，如仿射变换或投影变换，将图像进行对齐。

图像对齐后，它们的尺度、旋转和平移关系将一致，为后续的图像融合奠定基础。

第二步是图像融合。

在图像融合过程中，可以采用像素级融合或特征级融合的方法。

像素级融合是指通过调整图像的亮度、对比度和颜色等属性，使得它们在空间上平滑过渡，并融合为一幅全新的图像。

常用的像素级融合方法包括加权平均、Laplace金字塔融合和小波变换融合等。

特征级融合是指将图像中的特征提取出来，再进行融合。

常用的特征级融合方法包括特征加权融合、特征匹配融合和特征拼接融合等。

在进行图像融合时，还需要考虑到图像质量的评估和优化。

图像质量评估是指通过一些客观的指标，如均方误差、峰值信噪比和结构相似性指标等，对融合后的图像进行质量评估。

根据评估结果，可以对融合过程进行优化，以得到更好的图像融合效果。

除了基本的图像处理技术，还有一些高级的技术可以用于多视角图像融合。

例如，通过深度学习方法，可以学习图像的特征表示和融合权重，以得到更准确和自然的图像融合结果。

融合多特征的图像检索算法

融合多特征的图像检索算法秦姣华;谢备;向旭宇;于文涛;易积政【摘要】针对单一特征不能很好地表述图像的问题,提出了一种融合多特征的图像检索算法.首先,提取查询图像和图像库中样本图像的GIST(Generalized Search Tree)特征,用欧氏距离衡量图像间的GIST相似度值,根据查询图像的GIST特征在图像库中进行检索,将结果按相似度进行排序;然后,提取查询图像和返回结果中前k 幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征,使用BBF(Best Bin First)算法进行特征匹配;最后,通过特征点匹配点对数排序并返回检索结果.实验在改进的Corel1000数据集上进行,与传统的单特征图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了较好的检索效率.%In order to solve the problem that the single feature cannot represent an image completely,an im-age retrieval algorithm based on multi-feature fusion is proposed. First,the generalized search tree( GIST) features of the query image and all the images in the image library are extracted. The similarity of two ima-ges is measured by the Euclidean distance. The image library is retrieved by the GIST feature of the query image,and the results are arranged by sorting the similarity value. Second,the scale invariant feature trans-form( SIFT) features of the query image are extracted as well as the k sub-images which are at the front of the returned results. Then,the feature matching is performed by best bin first( BBF) algorithm. Finally, the retrieval results are returned by sorting the number of matching points. The experiment is carried out on the improved Corel1000 dataset. Compared with traditional single featureimage retrieval algorithms, the proposed algorithm not only improves the retrieval accuracy but also achieves better retrieval efficiency.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2017(057)009【总页数】7页(P1023-1029)【关键词】图像检索;图像匹配;GIST特征;SIFT特征;特征提取【作者】秦姣华;谢备;向旭宇;于文涛;易积政【作者单位】中南林业科技大学计算机与信息工程学院,长沙410004;中南林业科技大学计算机与信息工程学院,长沙410004;中南林业科技大学计算机与信息工程学院,长沙410004;中南林业科技大学计算机与信息工程学院,长沙410004;中南林业科技大学计算机与信息工程学院,长沙410004【正文语种】中文【中图分类】TN919.81随着成像传感器和互联网技术的飞速发展，图像数据的种类和数量与日俱增，如何从海量的图片库中快速、准确地找到满足用户需求的图像成为当前研究的热点。

一种基于多媒体融合图像检索系统设计方案论文

一种基于多媒体融合的图像检索系统的设计方案摘要：在现有研究基于多媒体融合的图像检索系统中，在图像标注的过程中采用手动的方式进行标注，工作繁琐，检索的速度低，难以运用到实际检索当中。

本文将结合图像语义标注运用于多媒体融合的图像检索系统中，这样既可以降低工作量也能提高检索的速度。

关键词：图像检索；图像语义标注；多媒体融合中图分类号：tp391.3 文献标识码：a 文章编号：1007-9599(2011)22-0000-01one kind of image retrieval system design program based on multimedia fusionlu weiyan(guangxi normal university for nationalities,chongzuo 532200，china)abstract:the present study is based on the integration of multimedia image retrieval system,in the image annotation process manually mark the way, the work tedious,retrieval speed is low,which is difficult to apply to the actual retrieval.this article will apply semantic annotation of multimedia and image fusion for image retrieval systems,both to reduce the workload can improve the retrieval speed.keywords:image retrieval;image semanticannotation;multimedia integration一、引言现有的基于内容图像检索的系统有：qbic系统，webseek系统，photobook系统，mars系统等。

基于人工智能的图像搜索和检索技术研究

基于人工智能的图像搜索和检索技术研究近年来，随着互联网的不断发展，图片数量呈现爆炸式增长，图像搜索和检索技术也日趋成熟。

而在这个过程中，人工智能技术的应用越来越成为一个热门研究领域，基于人工智能的图像搜索和检索技术也越发受到关注。

简单来讲，图像搜索和检索技术是利用计算机对图像进行处理，将图像的特征进行提取、分类和匹配，从而实现对图像的准确获取和搜索。

而基于人工智能的技术则是通过计算机模拟人类的思维方式和认知过程，对图像进行深度学习和分析。

在图像搜索和检索技术中，一般需要通过一定的方式来提取图像的特征，以便于对其进行分类和匹配。

目前基于人工智能技术的图像检索方式主要有两种：基于深度学习的图像检索和基于自然语言的图像检索。

基于深度学习的图像检索主要是通过卷积神经网络模型，对图像进行特征的提取和分类。

通过将图像转换为数字信号的方式，构建卷积神经网络模型，对图像进行训练和优化，最终得到一个高效且准确的图像检索分类器。

利用深度学习的方式，图像检索的准确性可以有效的提高，同时还可以基于用户的历史行为和搜索记录，对用户的搜索意图进行更加深入的分析。

而基于自然语言的图像检索则是利用自然语言处理技术，将用户的自然语言搜索请求转化成计算机可理解的语言，并实现与图像的匹配。

在这一技术中，主要需要解决的关键问题就是如何解析、识别用户的自然语言请求，并将其转化为计算机可理解的指令。

无论是基于深度学习还是基于自然语言的图像检索技术，都是基于对图像和语言的深度学习和理解，实现了人工智能与图像检索技术的融合，为图像检索和搜索提供了更加高效和准确的方式。

而在实际应用中，基于人工智能的图像搜索技术还有很多值得探讨和深入研究的问题。

比如在图像识别和分类方面，如何更加准确、快速地对图像进行分类和匹配，针对不同的应用场景和需求，如何提高图像检索的准确性和效率。

同时，在基于深度学习的图像检索中，如何对不同尺寸、不同角度、不同环境下的图像进行准确的识别和分类也是一个重要问题。

patch embedding 例子

patch embedding 例子Patch Embedding 例子在计算机视觉领域，Patch Embedding（补丁嵌入）是一种将图像数据转换为可用于深度学习模型训练的向量表示的技术。

本文将通过一些例子来详细讲解Patch Embedding的应用。

1. 图像分类•通过Patch Embedding技术，我们可以将输入图像分割成多个固定大小的补丁（patches），并将每个补丁转换为一个向量表示。

这些向量表示可以作为输入传递给卷积神经网络（CNN）等模型进行图像分类任务。

通过这种方式，我们可以将图像中的局部结构信息引入模型中，提高图像分类的准确性。

2. 目标检测•在目标检测任务中，我们通常需要对图像中的目标进行定位和分类。

Patch Embedding可以在目标检测中发挥重要作用。

我们可以将输入图像分成许多个补丁，并对每个补丁进行PatchEmbedding，得到对应的向量表示。

这些向量表示可以用于判断每个补丁中是否存在目标，并且可以融合不同补丁的信息来进行目标定位和分类。

3. 图像生成•在图像生成任务中，我们可以利用Patch Embedding来生成高分辨率图像。

首先，我们将输入低分辨率图像进行PatchEmbedding，得到每个补丁的向量表示。

然后，我们可以通过生成模型（如生成对抗网络）将这些向量映射为高分辨率图像的像素。

通过Patch Embedding，我们可以在生成过程中引入更多局部结构信息，从而提高生成图像的质量。

4. 图像压缩•在图像压缩任务中，我们希望通过减少图像数据的冗余性来降低图像的存储和传输成本。

Patch Embedding技术可以帮助我们实现更有效的图像压缩算法。

我们可以将图像分割为不同的补丁，并利用Patch Embedding将每个补丁转换为较低维度的向量表示。

这样一来，我们可以只存储这些向量表示，而不需要存储原始图像的每个像素，从而实现图像数据的压缩。

基于多模态融合的图像检索技术研究

基于多模态融合的图像检索技术研究随着计算机视觉技术的逐渐成熟，图像检索技术正在成为越来越多领域的研究热点。

图像检索旨在通过计算机程序的帮助，在海量图像库中快速、准确地找到与目标图像相似或相关的图像。

多模态融合技术作为图像检索技术的一种重要发展方向，正在引起越来越多的研究人员的关注和重视。

一、多模态融合技术的基本原理多模态融合技术指的是将来自不同传感器或不同特征提取方法的多模态数据进行融合，以提高图像检索结果的准确性和鲁棒性。

多模态融合技术包括特征级融合、决策级融合和结果级融合三种基本方法。

特征级融合是将来自不同特征提取方法的特征进行组合，形成新的特征向量，以提高图像检索的准确性和鲁棒性。

常见的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。

决策级融合是将来自不同模态的决策结果进行组合，以提高图像检索的准确性和鲁棒性。

决策级融合常用的方法有基于投票的方法和基于置信度的方法等。

结果级融合是将来自不同技术的检索结果进行组合，以提高图像检索的准确性和鲁棒性。

结果级融合常用的方法有加权平均法和基于排序的方法等。

二、多模态融合技术的研究进展近年来，多模态融合技术在图像检索领域得到了长足的发展。

主要研究方向包括特征级融合、决策级融合和结果级融合等。

在特征级融合方面，研究人员提出了多种特征级融合方法，如深度学习模型、稀疏编码模型和卷积神经网络模型等。

这些方法的实验表明，特征级融合可以有效提高图像检索的准确性和鲁棒性。

在决策级融合方面，研究人员主要采用基于投票和基于置信度的方法。

在基于投票的方法中，每个模型给出一个检索结果，结果最终由多个模型投票决定。

在基于置信度的方法中，每个模型给出一个置信度值，最终结果由多个模型的置信度值加权决定。

这些方法的实验也表明，决策级融合可以有效提高图像检索的准确性和鲁棒性。

在结果级融合方面，研究人员主要采用加权平均法和基于排序的方法。

在加权平均法中，每个模型给出一个检索结果，最终结果是多个模型检索结果的加权平均值。

基于多特征融合的图像检索方法

关键词：图像检索；彩色共生矩阵；颜色特征；纹理特征中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１６７２ — ９４８Ｘ（２０１４）０１ — ００９４ — ０５
ＩｍａｇｅＲｅｔｒｉｅｖａｌＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉ－ｆｅａｔｕｒｅＦｕｓｉｏｎ
第３６卷
第１期
三峡大学学报（自然科学版）
ＪｏｆＣｈｉｎａＴｈｒｅｅＧｏｒｇｅｓＵｎｉｖ．（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ）
ＶｏＩ．３６ＮＯ．１Ｆｅｂ．２Ｏ１４
ａｎｄｃｏｌｏｒＣＯ — ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｍａｔｒｉｘ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓａｒｅｑｕａｎｔｉｆｉｅｄａｎｄｔｈｅＥｕｃｌｉｄｅａｎｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅ
ｎａｌｌｙ，ｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｃａｎｂｅａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｗｅｉｇｈｔｅｄｃｏｌｏｒｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｔｅｘｔｕｒｅｌｅａ —
进行量化，并利用直方图计算图像之间的欧式距离；然后，利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征

一种基于多特征融合的彩色图像检索方法

量值；通过两特征融合的方法取得图像检索中关键图和检索图之间的相似度值，使得检索取得更好的效果。实验表明，在查准率和查全率性能上，方法优于以单一特征的图像检索方法。本
关键词：图像检索；Ｖ直方图；Ｂ；ＨＳＬＰ相似度度量；特征融合
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ
（）４
其中Ａ为引入颜色相似矩阵，它的引人能够在检索中考虑到颜色相似但不相同的图像之间的检索情
况；
（）５输出相似度量数值ＨＸＹ。（，）
Ｖ —— —！— — Ｊ — — 一＝ｉ： —±—墨ｇＱ—— ２：—— — Ｑ — Ｊ— — — — ： —±： — — ２— — —
化的检索界面和用户进行频繁的交互，大大的提高了
检索到用户所需的信息图像，成为了目前人们研究的热点。基于内容的图像检索［术是从代表图像本身的１］技内容人手来检索数据库中与目标图像近似的图像，即
以图像视觉特征或草图作为系统检索依据，重点在于颜色、理、纹形状、间关系等视觉特征模型的构造。空基
ＡｅｈｏｆＣｏｏｍａｅＲｅｒｅａｓｄｏＦｅｔｅＦｕｉｎＭｔｄｏｌｒＩｇｔｉｖｌＢａｅｎａｕｒｓｏ
ＤＡＩＷｅｎ－ｈｕｉ
（ｕｈｕＩｓｔｔｆｒｄＳｚｏｎｔｕｅＴａｅ＆Ｃｏｉｏｍｍｅｃ，ｐｒｎｆｎｏｍａｏＳｚｏ１０９。ｉａｒｅＤｅａｍｅｔＩｆｒｔｎ，ｕｈｕ２５０Ｃｈｎ）ｔｏｉ

多粒度注意力网络的组合式查询图像检索方法与流程

多粒度注意力网络的组合式查询图像检索方法与流程多粒度注意力网络是一种新型的深度学习网络模型，其能够有效地解决图像检索中的多级别信息抽取、多尺度特征融合等问题。

在这篇文章中，我们将介绍一种基于多粒度注意力网络的组合式查询图像检索方法，以及该方法的具体流程。

一、多粒度注意力网络多粒度注意力网络是一种能够在不同的粒度级别上对图像进行注意力加权的深度学习网络模型。

它的核心思想是利用多级别的特征金字塔来表示图像，并使用注意力机制为每个金字塔层次生成对应的权重。

这样，就能够针对不同粒度级别上的特征进行加权融合，以提高图像的表征能力。

二、组合式查询图像检索方法流程组合式查询图像检索方法是一种快速高效的图像检索方法，其具体流程如下：1. 数据预处理：首先，需要将原始图像数据进行预处理，包括图像的缩放、裁剪、归一化等操作，以便于后续对图像进行处理。

2. 特征提取：接下来，需要对图像特征进行提取，多粒度注意力网络是一种常用的特征提取方法，它能够提取不同粒度级别上的特征，并对这些特征进行加权融合。

具体来说，可以将图像输入到多粒度注意力网络中，获取不同层次上的特征表示，然后对这些特征进行加权融合，得到最终的全局特征向量。

3. 相似度计算：得到特征向量后，需要计算查询图像与数据库中所有图像的相似度，以确定哪些图像与查询图像最为相似。

相似度计算可以使用传统的欧氏距离、余弦相似度等方法，也可以使用深度学习中的余弦距离、曼哈顿距离等方法。

4. 结果排序：最后一步是对相似度计算结果进行排序，将与查询图像最为相似的若干张图像展示给用户。

三、总结多粒度注意力网络是一种适用于图像检索任务的深度学习模型，其能够对图像特征进行多粒度级别的加权融合，从而提高特征的表征能力。

组合式查询图像检索方法是一种基于多粒度注意力网络的快速高效图像检索方法，其有效地解决了图像检索中的多级别信息抽取、多尺度特征融合等问题。

基于多模态数据融合的图像检索技术研究

基于多模态数据融合的图像检索技术研究随着社会的不断发展，人们对于图像检索的需求越来越强烈。

然而，以往的图像检索往往只能通过关键词搜索来获取结果，不能实现对图像的全方位、全维度的准确定位和准确匹配，而基于多模态数据融合的图像检索技术则是解决这一问题的有效途径。

多模态数据融合就是将来自不同模态传感器或数据集的信息进行融合，从而得出更全面、更准确的结果。

在图像检索领域，多模态数据融合可以包含多种类型的数据，例如文本、语音和图像等数据，从而实现更加精准的图像检索。

下面我们将从图像特征提取、多模态数据融合以及实际应用三个方面对基于多模态数据融合的图像检索技术进行探究。

一、图像特征提取图像特征提取是多模态数据融合的图像检索技术中的非常重要的一步。

传统的图像特征提取主要使用的是颜色、纹理、形状等视觉特征进行描述。

而基于深度学习的图像特征提取则更加高效、准确。

深度学习技术可以通过对大量图像的学习让计算机自动发现图像中的特征，从而得到更加丰富、高维的图像表示。

在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是最常用的图像特征提取方法。

通过对具有显著性质的卷积核进行学习，CNN可以自动捕捉到图像中的关键特征，并生成相应的图像表示。

此外，对于一些特殊的场景和应用，如医学影像等，基于专家领域知识的特征提取方法也得到了广泛应用。

二、多模态数据融合基于多模态数据融合的图像检索技术可以综合利用不同类型的数据信息，从而实现更为精准的图像检索。

融合的方法可以分为早期融合和晚期融合。

早期融合指在特征提取之前将不同模态的数据进行融合，将各种数据类型整合到一个输入矩阵中。

这种方法可以保留不同类型数据的原始信息，融合后的特征具有更多的信息量。

例如，将图像和文本数据进行拼接，使用CNN对拼接后的数据进行学习，可以获得更全面、更准确的图像表示。

晚期融合则是将传统的视觉特征和语义特征通过多种方法进行融合，如直接相加、求平均值、加权平均等。

这种方法可用于各种不同的模型中，例如集成学习、迁移学习等。

感兴趣区域特征融合的图像检索算法研究

用外部归一化的方法进行相似性度量。实验结果表明，该算法提取感兴趣区域的综合特征，不但使得提取的特征矢量维数低，而且保证了
旋转、移和尺度不变性，平因而具有较高的检索率。关键词：图像检索；感兴趣区域；特征融合
近年来随着多媒体技术和网络技术的飞速发展，基于内容的图像检索（ｏｔｎ — ａｅｉａｅｅｒ— ｅａ，ＢＲ已成ｃｎｅｔｂｓｄｍｇｒｔｉｖ］ＣＩ）
为一个非常活跃的研究领域，它利用图像自身包含的丰富视觉
信息来进行检索，主要是直接从图像中获得的客观的视觉内容
特征，如颜色、纹理、形状等来判断图像之间的相似性，这种方法成了现有图像检索技术研究的主流。其主旨在从数据库中根的颜色模型采用ＨＶ型，Ｓ模其中分量ＨｓＶ，，分别代表彩色信号据视觉内容检索相关图像，当用户提交一个查询图像，索系检统将根据相似度自动显示检索结果。基于内容的图像检索主要是利用图像本身包含的客观视觉特征，且图像的相似性不需要人来解释，因此在需要自动化的场合取得了大量的应用，已现有不少的研究者提出了很多涉及图像内容的方法及算法实现。如闫庆红等研究了一种新的基于视觉特征的数字图书馆图像检
０．１＜ｖ０．４
０．＜ｖ７１
然而现有的大部分综合特征的图像检索算法都是侧重于图像的全局信息，其优点是计算简单、对平移和旋转不敏感，不足之处是不能充分反映出图像内容的空间分布信息，不能够在空间布局层次比较图像的相似性，索效果不是很理想。检为了提高检索效率和检索精度，文提出了一种改进方法，取图本提

如何使用图像处理技术实现图像融合

如何使用图像处理技术实现图像融合图像融合是一项广泛应用于图像处理领域的技术，它可以将多个图像合成为一个图像，以达到数据融合、丰富图像信息或者改变图像外观等目的。

通过使用图像处理技术实现图像融合，我们可以创造出更具艺术性和实用性的图像。

本文将介绍一些常用的图像处理技术，以及如何利用这些技术来实现图像融合。

图像融合的基础是图像的融合算法。

在图像处理领域，有许多融合算法可供选择，如基于像素加权的线性融合算法、基于尺度的融合算法和基于区域的融合算法等。

这些算法都有各自的优缺点，我们可以根据需求选择适合的算法进行图像融合。

接下来，我们可以结合一些基本的图像处理技术来实现图像融合。

其中之一是图像的调整和增强技术。

通过调整图像的亮度、对比度和饱和度等参数，我们可以改变图像的整体外观。

在图像融合中，这些调整和增强技术可以用来使多个图像在色彩上更加一致，以增加融合后图像的一致性。

图像的滤波技术也是实现图像融合的重要方法之一。

滤波技术能够平滑和增强图像的细节，过滤掉图像中的噪声，并改变图像的频率特性。

常用的滤波方法包括均值滤波、高斯滤波和中值滤波等。

在图像融合中，我们可以利用这些滤波技术来消除图像之间的边界，使融合后的图像更加自然。

除了调整和滤波技术，图像的变换和几何校正技术也可以应用于图像融合。

例如，我们可以使用图像的缩放、旋转和仿射变换等技术来调整图像的尺寸和位置，以使多个图像能够准确对齐并融合在一起。

利用图像的投影变换和透视变换等技术，我们还可以实现不同角度和视角的图像融合，以创造出更具立体感和逼真度的效果。

图像的分割和合成技术也是实现图像融合的重要手段。

通过图像分割技术，我们可以将多个图像中的感兴趣区域进行分离，以便更好地处理和融合。

而图像合成技术则可以将分割后的图像块进行重组和组合，形成一个完整的融合图像。

这些技术在图像融合中的应用，能够使不同图像之间的过渡更加自然和连贯，以达到更好的融合效果。

综上所述，图像融合是一项极具挑战和应用前景的技术。

测绘技术中的同名点匹配与图像融合算法解析

测绘技术中的同名点匹配与图像融合算法解析近年来，随着测绘技术的发展和应用领域的不断扩展，同名点匹配和图像融合成为了测绘领域的重要研究方向之一。

本文将对同名点匹配和图像融合算法进行解析，探讨其原理、方法以及应用。

一、同名点匹配算法解析同名点匹配是将两幅或多幅图像中的同名点进行配准，以达到对不同图像之间进行对比分析和融合的目的。

同名点匹配算法主要包括特征提取和特征匹配两个步骤。

特征提取是从图像中提取出具有代表性和稳定性的特征点，常用的算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）以及ORB（旋转不变的二进制描述子）等。

这些算法能够对图像中的角点、边缘等关键特征进行提取。

特征匹配是将不同图像中的特征点进行对应，以求得它们之间的几何变换关系。

常见的匹配算法有基于距离的匹配、RANSAC（随机抽样一致性）以及光流法等。

在匹配过程中，需要考虑到特征点之间的相似度和误匹配的情况，以提高匹配的准确性和稳定性。

同名点匹配算法广泛应用于航空测绘、遥感影像、三维重建等领域。

通过同名点匹配，可以实现不同时间、不同视角的图像对比分析，为测绘和地理信息领域的应用提供支持。

二、图像融合算法解析图像融合是将多幅图像中的信息融合到一幅图像中，以获取更全面、更准确的信息。

图像融合算法主要包括像素级融合和特征级融合两种方法。

像素级融合是将多个图像的对应像素进行加权平均，以获得最终的融合图像。

常见的像素级融合算法有简单平均法、加权平均法以及小波变换等。

这些算法主要考虑到像素值之间的信息传递和权重赋值，以保留图像中的重要信息并抑制噪声。

特征级融合是将多个图像的特征进行融合，以增强图像的辨识度和信息量。

常见的特征级融合算法有主成分分析法（PCA）、小波变换以及经验模态分解法（EMD）等。

这些算法能够从不同角度和尺度上提取图像的特征信息，以获取更全面、更准确的图像内容。

图像融合算法在军事侦察、环境监测、医学影像等领域得到了广泛应用。