基于扩展快速VQ码字搜索的彩色图像检索与向量组合反馈

"该文提出了一种基于扩展快速矢量量化码字搜索（EFVQCS）技术的新型快速图像检索算法，旨在提高基于内容的图像检索（CBIR）系统的效率。提出的方案能有效地减少检索时间，同时不降低检索到前K个最相似图像的准确性。通过采用高斯归一化技术，使特征向量中的每个特征分量处于相同的范围内。此外，还采用了一种简单的向量组合反馈方法，以进一步优化检索结果。" 本文关注的核心知识点包括： 1. **基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）**：CBIR是一种通过比较图像的视觉特征（如颜色、纹理和形状）来检索与查询图像相似的图像的技术。本文中，CBIR系统是研究的重点，目标是提高其检索效率。 2. **扩展快速矢量量化码字搜索（Extended Fast VQ Codeword Search, EFVQCS）**：这是一种改进的矢量量化（Vector Quantization, VQ）技术，用于快速找到最匹配的码字。VQ是将高维数据压缩为低维表示的过程，通常在图像和音频编码中使用。EFVQCS旨在降低传统VQ搜索的时间复杂性，提高检索速度。 3. **高斯归一化（Gaussian Normalization）**：这是预处理步骤的一部分，它将各个特征尺度统一，确保所有特征具有相同的权重。这有助于消除不同特征之间强度差异的影响，从而提高检索的准确性。 4. **向量组合反馈（Vector Composition-based Feedback）**：这是一种反馈机制，允许系统根据用户对初始检索结果的反馈来调整检索策略。通过组合用户的反馈，系统可以学习并改进其检索性能，更准确地满足用户的期望。 5. **图像检索算法**：本文提出的算法是CBIR系统的关键组成部分，其设计目标是在保持高精度的同时，减少检索时间和计算复杂度。 6. **相关反馈方法（Relevance Feedback, RF）**：RF是CBIR中常用的一种技术，通过用户对初步检索结果的反馈来更新检索条件，以提供更精确的后续检索。在本文中，简单向量组合反馈可能是RF的一种实现方式。 本文提出了一种集成EFVQCS、高斯归一化和向量组合反馈的高效CBIR算法，以解决图像检索中的速度和精度问题。这种方法对于大规模图像数据库的检索具有实际应用价值，尤其是在需要快速响应和高精度结果的场景下。