相容粒度空间下的多层次纹理与颜色图像检索

"基于相容粒的多层次纹理特征图像检索方法 (2011年)" 本文主要探讨了一种针对传统纹理图像检索精度不足的解决方案，即采用基于相容粒空间的多层次图像纹理识别方法。该方法首先引入了相容粒的概念，这是一种在不同粒度层次上分析问题的计算理论。在粗粒度层次上，问题简化，有助于快速缩小解决问题的范围，而在细粒度层次上，可以获取更精确的信息，弥补粗粒度可能丢失的细节。 在图像检索领域，纹理特征是关键的视觉属性，不依赖于颜色或亮度，能够反映图像中的结构组织。然而，传统的纹理图像检索方法往往忽视了颜色信息，这限制了其性能。为此，作者提出在粒度层次上进行颜色匹配，以补充纹理特征的不足。通过这种方式，能够在保持纹理识别的同时，利用颜色信息增强检索的准确性。 具体实现过程中，作者构建了一个基于颜色的相容粒度空间模型，该模型由四个元素构成：初始集、粗糙集、特征集和非拓扑一致性条件。这个模型允许在不同粒度层次上处理颜色信息，从而在图像检索时同时考虑纹理和颜色两个维度。 为了综合颜色和纹理特征，文中还提出了一种相似度改进算法。这种算法结合了之前提出的纹理识别和颜色匹配方法，提高了图像之间的相似度比较，从而提升了检索的精度和合理性。通过对比实验，验证了该方法的有效性和实用性。 这项工作为基于内容的图像检索提供了新的视角，尤其是在纹理和颜色结合的特征提取方面，为图像识别和检索技术的进步做出了贡献。这种方法对于处理包含复杂纹理和多色信息的图像检索问题具有重要的理论和实际应用价值。