颜色特征与相关反馈在图像检索中的应用

"基于颜色特征和相关反馈的图像检索技术 (2010年) - 林丽惠 - 武夷学院" 这篇论文介绍了一种基于颜色特征和相关反馈的图像检索技术，旨在改进传统的全局颜色直方图方法，提高图像检索的准确性。作者林丽惠在2010年发表于《中原工学院学报》的文章中指出，虽然颜色特征在图像检索中至关重要，但仅依赖全局颜色直方图不足以捕捉图像的空间关系和细节信息。 论文的核心在于融合图像的整体与分块颜色分布。通过将图像划分为多个子区域（或块），可以更精确地捕获颜色的空间分布特性。每个子区域的颜色特征被提取，然后用于计算图像的局部相似度。图像间的相似度由整体相似度（基于全局颜色直方图）和局部相似度（基于分块颜色）的加权和来定义。权值的调整是通过相关反馈技术实现的，这是一种根据用户的反馈信息动态优化检索结果的方法。用户对检索结果的满意度或不满意度可以用来更新图像整体和局部颜色特征的权重，从而逐步提高检索精度。 颜色空间的选择和量化是颜色特征提取的关键步骤。论文中提到常用的颜色空间如RGB和HSV，其中HSV被认为更能反映人类视觉系统的感知。然而，RGB颜色空间由于其设备依赖性，可能与人眼感知存在较大差异，因此在处理颜色特征时需要谨慎选择。 实验结果显示，这种结合整体和局部颜色信息，以及应用相关反馈调整权重的检索方法，确实提高了查询精度，更好地满足了用户对图像认知的需求。论文的这一贡献在于提供了一种更加智能化和适应用户需求的图像检索策略，对于信息检索领域的研究具有重要的理论价值和实践意义。 关键词：图像检索，颜色直方图，分块，相关反馈 中图分类号：TP391 文献标识码：A