[go: up one dir, main page]

RU2004132536A - Системы и способы для индексирования и поиска изображений - Google Patents

Системы и способы для индексирования и поиска изображений Download PDF

Info

Publication number
RU2004132536A
RU2004132536A RU2004132536/09A RU2004132536A RU2004132536A RU 2004132536 A RU2004132536 A RU 2004132536A RU 2004132536/09 A RU2004132536/09 A RU 2004132536/09A RU 2004132536 A RU2004132536 A RU 2004132536A RU 2004132536 A RU2004132536 A RU 2004132536A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
texture
pixel
image
computer
determining
Prior art date
Application number
RU2004132536/09A
Other languages
English (en)
Inventor
Хонг-Дзианг ЗХАНГ (US)
Хонг-Дзианг ЗХАНГ
Лей ЗХАНГ (US)
Лей ЗХАНГ
Мингдзинг ЛИ (US)
Мингдзинг ЛИ
Йан-Фенг СУН (US)
Йан-Фенг СУН
Original Assignee
Майкрософт Корпорейшн (Us)
Майкрософт Корпорейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Майкрософт Корпорейшн (Us), Майкрософт Корпорейшн filed Critical Майкрософт Корпорейшн (Us)
Publication of RU2004132536A publication Critical patent/RU2004132536A/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/40Analysis of texture
    • G06T7/41Analysis of texture based on statistical description of texture
    • G06T7/42Analysis of texture based on statistical description of texture using transform domain methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/5862Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using texture
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/30Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/30Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/37Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using transform domain methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20048Transform domain processing
    • G06T2207/20056Discrete and fast Fourier transform, [DFT, FFT]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Claims (31)

1. Реализуемый компьютером способ анализа изображения, содержащий этапы, на которых преобразуют изображение в формат шкалы уровней серого; определяют текстурные атрибуты изображения; вычисляют по меньшей мере одно статистическое значение, ассоциированное с по меньшей мере одним из текстурных атрибутов изображения; и определяют текстурный момент изображения на основе этого статистического значения.
2. Реализуемый компьютером способ по п.1, в котором по меньшей мере один из текстурных атрибутов получают на основе коэффициентов дискретного преобразования Фурье, ассоциированных с по меньшей мере одним пикселом изображения.
3. Реализуемый компьютером способ по п.1, в котором по меньшей мере один из текстурных атрибутов определяют с помощью операции над абсолютными значениями.
4. Реализуемый компьютером способ по п.1, в котором вычисление по меньшей мере одного статистического значения включает в себя этап, на котором вычисляют среднее в отношении по меньшей мере одного из текстурных атрибутов, ассоциированных с пикселами в изображении.
5. Реализуемый компьютером способ по п.1, в котором вычисление по меньшей мере одного статистического значения включает в себя этап, на котором вычисляют дисперсию в отношении по меньшей мере одного из текстурных атрибутов, ассоциированных с пикселами в изображении.
6. Реализуемый компьютером способ по п.1, в котором вычисление по меньшей мере одного статистического значения включает в себя этап, на котором вычисляют среднее и дисперсию в отношении каждого текстурного атрибута, ассоциированного с каждым пикселом в изображении.
7. Реализуемый компьютером способ по п.1, в котором определение текстурных атрибутов включает в себя этап, на котором определяют семь текстурных атрибутов, ассоциированных с коэффициентами дискретного преобразования Фурье, ассоциированных с пикселом изображения.
8. Реализуемый компьютером способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором осуществляют поиск в хранилище данных в отношении изображений с текстурным моментом, подобным определенному текстурному моменту.
9. Реализуемый компьютером способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором индексируют изображение на основе определенного текстурного момента.
10. Один или более машиночитаемых носителей, содержащих компьютерную программу, которая является исполняемой процессором для выполнения реализуемого компьютером способа по п.1.
11. Реализуемый компьютером способ определения визуального признака изображения, представленного пикселами, содержащий этапы, на которых определяют уровень серого для каждого пиксела; определяют текстурные атрибуты каждого пиксела, причем эти текстурные атрибуты получают на основе коэффициентов дискретного преобразования Фурье, ассоциированных с этим пикселом; определяют среднее значение для каждого текстурного атрибута каждого пиксела; определяют значение дисперсии для каждого текстурного атрибута каждого пиксела; и определяют текстурные моменты изображения на основе средних значений и значений дисперсии.
12. Реализуемый компьютером способ по п.11, в котором определение уровня серого для каждого пиксела включает в себя этап, на котором вычисляют уровень серого с помощью формулы
P=(R+G+B)/3,
где R, G и B являются соответственно уровнями красного, зеленого и синего для пиксела, а Р является уровнем серого для пиксела.
13. Реализуемый компьютером способ по п.11, в котором определение уровня серого для каждого пиксела включает в себя этап, на котором вычисляют уровень серого с помощью формулы
P=0,299·R+0,587·G+0,114·B,
где R, G и B являются соответственно уровнями красного, зеленого и синего для пиксела, а Р является уровнем серого для пиксела.
14. Реализуемый компьютером способ по п.11, в котором определение текстурных атрибутов каждого пиксела включает в себя этап, на котором вычисляют по меньшей мере один из текстурных атрибутов с помощью формулы
Figure 00000001
,
где А(х,y) представляет атрибут пиксела в местоположении с координатами х и y в изображении, а Р(x,y) представляет уровень серого для пиксела.
15. Реализуемый компьютером способ по п.11, в котором определение текстурных атрибутов каждого пиксела включает в себя этап, на котором вычисляют по меньшей мере один из текстурных атрибутов с помощью формулы
Figure 00000002
,
где А(х,y) представляет атрибут пиксела в местоположении с координатами х и y в изображении, а Р(x,y) представляет уровень серого для пиксела.
16. Реализуемый компьютером способ по п.11, в котором определение текстурных атрибутов каждого пиксела включает в себя этап, на котором вычисляют по меньшей мере один из текстурных атрибутов с помощью формулы
Figure 00000003
,
где А(х,y) представляет атрибут пиксела в местоположении с координатами х и y в изображении, а Р(x,y) представляет уровень серого для пиксела.
17. Реализуемый компьютером способ по п.11, в котором определение текстурных атрибутов каждого пиксела включает в себя этап, на котором вычисляют по меньшей мере один из текстурных атрибутов с помощью формулы
Figure 00000004
,
где А(х,y) представляет атрибут пиксела в местоположении с координатами х и y в изображении, а Р(x,y) представляет уровень серого для пиксела.
18. Реализуемый компьютером способ по п.11, в котором определение текстурных атрибутов каждого пиксела включает в себя этап, на котором вычисляют по меньшей мере один из текстурных атрибутов с помощью формулы
Figure 00000005
,
где А(х,y) представляет атрибут пиксела в местоположении с координатами х и y в изображении, а Р(x,y) представляет уровень серого для пиксела.
19. Реализуемый компьютером способ по п.11, в котором определение текстурных атрибутов каждого пиксела включает в себя этап, на котором вычисляют по меньшей мере один из текстурных атрибутов с помощью формулы
Figure 00000006
,
где А(х,y) представляет атрибут пиксела в местоположении с координатами х и y в изображении, а Р(x,y) представляет уровень серого для пиксела.
20. Реализуемый компьютером способ по п.11, в котором определение текстурных атрибутов каждого пиксела включает в себя этап, на котором вычисляют по меньшей мере один из текстурных атрибутов с помощью формулы
Figure 00000007
,
где А(х,y) представляет атрибут пиксела в местоположении с координатами х и y в изображении, а Р(x,y) представляет уровень серого для пиксела.
21. Реализуемый компьютером способ по п.11, в котором определение среднего значения для каждого текстурного атрибута включает в себя этап, на котором вычисляют по меньшей мере одно среднее значение с помощью формулы
Figure 00000008
,
где
Figure 00000009
является средним значением, А(х,y) представляет атрибут пиксела в местоположении с координатами х и y, N представляет общее количество значений, которые суммируются этой формулой, Н представляет высоту изображения, а W представляет длину изображения.
22. Реализуемый компьютером способ по п.11, в котором определение значения дисперсии для каждого текстурного атрибута включает в себя этап, на котором вычисляют по меньшей мере одно значение дисперсии с помощью формулы
Figure 00000010
,
где
Figure 00000011
представляет значение дисперсии.
23. Один или более машиночитаемых носителей, содержащих компьютерную программу, которая является исполняемой процессором для выполнения реализуемого компьютером способа по п.11.
24. Устройство, содержащее средство для преобразования пикселов изображения в формат шкалы уровней серого; средство для определения текстурных атрибутов пикселов на основе локальной текстуры пикселов; средство для вычисления статистических значений, ассоциированных с текстурными атрибутами для пикселов в изображении; и средство для определения текстурного момента изображения на основе этих статистических значений.
25. Устройство по п.24, дополнительно содержащее средство для осуществления поиска в хранилище данных в отношении изображений с текстурным моментом, подобным определенному текстурному моменту.
26. Устройство по п.24, дополнительно содержащее средство для индексирования изображения с помощью определенного текстурного момента.
27. Компьютер, содержащий память, которая включает в себя хранилище данных, содержащее изображения; и средство управления изображениями, выполненное с возможностью осуществления доступа к этому хранилищу данных, причем средство управления изображениями дополнительно выполнено с возможностью определения текстурных моментов, ассоциированных с первым изображением, и поиска в хранилище данных других изображений, которые имеют текстурные моменты, сравнимые с текстурными моментами первого изображения.
28. Компьютер по п.27, в котором средство управления изображениями дополнительно выполнено с возможностью определения текстурных моментов на основе текстурных атрибутов, ассоциированных с локальной текстурой каждого пиксела в первом изображении.
29. Компьютер по п.28, в котором текстурные атрибуты получаются на основе локальных коэффициентов дискретного преобразования Фурье.
30. Компьютер по п.27, в котором средство управления изображениями дополнительно выполнено с возможностью определения текстурных моментов, ассоциированных со вторым изображением, и индексирования второго изображения с помощью ассоциированных текстурных моментов.
31. Компьютер по п.27, дополнительно содержащий сетевой интерфейс, выполненный с возможностью подсоединения к компьютерной сети, при этом средство управления изображениями дополнительно выполнено с возможностью поиска изображений в удаленном хранилище данных через сетевой интерфейс.
RU2004132536/09A 2003-11-07 2004-11-05 Системы и способы для индексирования и поиска изображений RU2004132536A (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US10/703,300 US7233708B2 (en) 2003-11-07 2003-11-07 Systems and methods for indexing and retrieving images
US10/703,300 2003-11-07

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2004132536A true RU2004132536A (ru) 2006-04-10

Family

ID=34435571

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2004132536/09A RU2004132536A (ru) 2003-11-07 2004-11-05 Системы и способы для индексирования и поиска изображений

Country Status (12)

Country Link
US (1) US7233708B2 (ru)
EP (1) EP1530159B1 (ru)
JP (1) JP4231836B2 (ru)
KR (1) KR20050043619A (ru)
CN (1) CN100504859C (ru)
AT (1) ATE489692T1 (ru)
AU (1) AU2004218694A1 (ru)
BR (1) BRPI0404625A (ru)
CA (1) CA2483813A1 (ru)
DE (1) DE602004030203D1 (ru)
MX (1) MXPA04010520A (ru)
RU (1) RU2004132536A (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013149038A1 (en) * 2012-03-28 2013-10-03 University Of Houston System Methods and software for screening and diagnosing skin lesions and plant diseases

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1771747A (zh) * 2003-04-28 2006-05-10 诺基亚有限公司 用于操作电子通信网络游戏的方法和设备
US7379627B2 (en) * 2003-10-20 2008-05-27 Microsoft Corporation Integrated solution to digital image similarity searching
KR100709013B1 (ko) * 2005-07-29 2007-04-18 에스케이 텔레콤주식회사 이미지 검색을 위한 유저 인터페이스, 이를 이용한 이미지검색 시스템 및 그 방법
US8139828B2 (en) * 2005-10-21 2012-03-20 Carestream Health, Inc. Method for enhanced visualization of medical images
JP4687900B2 (ja) * 2006-04-03 2011-05-25 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、及びプログラム。
US7813561B2 (en) * 2006-08-14 2010-10-12 Microsoft Corporation Automatic classification of objects within images
JP2010530998A (ja) * 2007-05-08 2010-09-16 アイトゲネーシッシュ テヒニッシュ ホーホシューレ チューリッヒ 画像ベース情報検索の方法およびシステム
US8503797B2 (en) * 2007-09-05 2013-08-06 The Neat Company, Inc. Automatic document classification using lexical and physical features
US20090158214A1 (en) * 2007-12-13 2009-06-18 Nokia Corporation System, Method, Apparatus and Computer Program Product for Providing Presentation of Content Items of a Media Collection
US9256617B2 (en) 2012-07-06 2016-02-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for performing visual search
KR102260805B1 (ko) * 2014-08-06 2021-06-07 삼성전자주식회사 이미지 검색 장치 및 그 방법
JP6689508B2 (ja) * 2016-04-12 2020-04-28 シナプティクス・ジャパン合同会社 画像処理装置、圧縮回路、表示ドライバ、表示装置及び画像処理方法
US10453366B2 (en) * 2017-04-18 2019-10-22 Samsung Display Co., Ltd. System and method for white spot mura detection

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2128389C (en) * 1993-10-15 1999-05-11 Lawrence Patrick O'gorman Method of reducing document size for digital display
US5963670A (en) * 1996-02-12 1999-10-05 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for classifying and identifying images
US6381365B2 (en) * 1997-08-22 2002-04-30 Minolta Co., Ltd. Image data processing apparatus and image data processing method
JP2000020721A (ja) * 1998-07-02 2000-01-21 Fujitsu Ltd 画像検索装置及び方法
US6223183B1 (en) * 1999-01-29 2001-04-24 International Business Machines Corporation System and method for describing views in space, time, frequency, and resolution
US6987587B2 (en) * 2001-09-19 2006-01-17 Kabushiki Kaisha Toshiba Multiple recognition image processing apparatus

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013149038A1 (en) * 2012-03-28 2013-10-03 University Of Houston System Methods and software for screening and diagnosing skin lesions and plant diseases

Also Published As

Publication number Publication date
US7233708B2 (en) 2007-06-19
CN1614595A (zh) 2005-05-11
CN100504859C (zh) 2009-06-24
BRPI0404625A (pt) 2005-06-21
EP1530159A3 (en) 2008-05-28
EP1530159A2 (en) 2005-05-11
JP4231836B2 (ja) 2009-03-04
CA2483813A1 (en) 2005-05-07
MXPA04010520A (es) 2005-06-08
JP2005141744A (ja) 2005-06-02
AU2004218694A1 (en) 2005-05-26
ATE489692T1 (de) 2010-12-15
KR20050043619A (ko) 2005-05-11
EP1530159B1 (en) 2010-11-24
US20050100221A1 (en) 2005-05-12
DE602004030203D1 (de) 2011-01-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11429818B2 (en) Method, system and device for multi-label object detection based on an object detection network
RU2004132536A (ru) Системы и способы для индексирования и поиска изображений
US6618501B1 (en) Object similarity calculation method and apparatus
US7925650B2 (en) Image management methods, image management systems, and articles of manufacture
JP5261501B2 (ja) 不変の視覚場面及び物体の認識
KR20060097074A (ko) 객체의 모양모델 생성장치 및 방법과 이를 이용한 객체의특징점 자동탐색장치 및 방법
CN116912783B (zh) 核酸检测平台的状态监控方法及系统
JP2006119723A (ja) 画像処理装置、画像処理方法
JP2005141744A5 (ru)
CN111975783B (zh) 一种机器人抓取检测方法及系统
US7885482B2 (en) Coverage-based image relevance ranking
CN113095286A (zh) 一种大数据图像处理算法及系统
CN113222921A (zh) 一种图像处理方法及系统
CN112258541A (zh) 视频边界检测方法、系统、设备及存储介质
US11127158B2 (en) Image indexing and retrieval using local image patches for object three-dimensional pose estimation
CN111985471B (zh) 一种车牌定位方法、装置及存储介质
CN113392803A (zh) 输电线路悬挂异物的识别方法、装置、终端和存储介质
CN117218340B (zh) 一种基于sam的无监督手术器械图像分割方法及系统
CN113139590A (zh) 时间序列数据的降维方法、装置、计算机设备和存储介质
JPH08263522A (ja) 画像検索方法
CN118627573B (zh) 一种模型训练的改进方法及装置
CN118674801B (zh) 一种在人工智能中文与图匹配的精选方法
Pičuljan et al. Semantic Metadata for Image Files
CN119579492A (zh) 一种水工混凝土结构多类别水下病害智能检测方法及系统
JPH07332970A (ja) 画像処理方式

Legal Events

Date Code Title Description
FA94 Acknowledgement of application withdrawn (non-payment of fees)

Effective date: 20100224