多特征融合图像检索算法：提高查全率和查准率

"基于多特征结合的图像检索算法" 本文是一篇研究论文，主要探讨了一种新的图像检索算法，该算法通过结合纹理、颜色和形状等多种特征来提高图像检索的准确性和效率。研究由国家自然科学基金资助项目(61165011)和湖南省科技计划基金资助项目(2011GK3172)支持，由余胜、曾接贤和谢莉等学者完成。文章发表于2012年，作者余胜是助教和硕士，专注于图像处理和计算机视觉领域。 在图像检索领域，特征提取和描述是关键步骤。该算法首先检测彩色图像的边缘，通过某种变换生成基元图像。基元图像的概念是将复杂的图像分解成更简单的结构单元，便于分析。接着，遍历这些基元图像以生成基元共生矩阵，这是一种统计方法，用于捕捉相邻基元之间的关系。对基元图像进行梯度值计算，形成基元梯度直方图，这有助于捕捉图像的局部变化和纹理信息。 此外，算法还利用颜色作为特征。将彩色图像量化到64色颜色空间，构建颜色直方图，以表示图像的整体色彩分布。颜色直方图是一种常用的图像特征描述方法，能有效地表达图像的色彩特性。 将纹理特征（基元共生矩阵）、形状特征（基元梯度直方图）和颜色特征（颜色直方图）进行融合，构建一个全面的图像特征描述。这种多特征融合策略可以增强检索的鲁棒性，提高对图像内容的理解，从而改善检索性能。 实验结果显示，与BCTF（Block Coding with Tree Structure and Fuzzy Matching）和MCM（Multi-scale Color Model）算法相比，提出的算法在查全率和查准率上表现出优势，同时具有较低的计算复杂度。这意味着在保持高检索准确性的同时，该算法在实际应用中能够更快地处理和检索大量图像，对于图像检索系统的优化和提升具有重要意义。 关键词：图像检索、多特征融合、基元图像、基元共生矩阵、基元梯度直方图、颜色直方图 这篇论文的研究成果对于理解图像检索中的多特征融合技术有重要价值，同时也为图像处理和计算机视觉领域的研究人员提供了新的思路和方法，对于改进现有的图像检索系统和开发新的智能图像分析应用具有参考价值。