LTxXORP：局部纹理基元异或模式在图像检索中的新应用

“局部纹理基元异或模式：一种新的基于内容的图像检索方法” 在图像处理和计算机视觉领域，基于内容的图像检索（CBIR）是一个重要的研究方向，其目标是从大量的图像数据库中找到与用户提供的查询图像内容相似的图像。传统的基于文本的检索方式依赖于用户对图像进行准确的文字描述，而CBIR则通过分析图像的颜色、纹理、形状等视觉特征来实现自动化搜索。 本文提出了局部纹理基元异或模式（LTxXORP）作为新的特征描述子，用于CBIR系统。该方法首先将RGB（红色、绿色、蓝色）彩色图像转换为HSV（色调、饱和度、值）颜色空间，HSV空间被认为能更好地反映人类视觉感知。接着，将V通道进一步划分为2×2大小的重叠子块，这样可以捕捉到更细致的纹理信息。 在每个子块中，执行像素间的异或操作（XOR），即计算中心像素与相邻像素的纹理基元图像。这种方法能够捕获纹理的局部变化和结构信息。然后，基于得到的LTxXORPs和HSV直方图，构建特征向量，这个特征向量包含了图像的全局和局部纹理特性。最后，通过在Corel-1K、Corel-5K和Corel-10K三个基准数据库上进行实验，评估了该方法在查准率、查全率、平均查准率（ARP）和平均检索率（ARR）等方面的性能。 实验结果显示，与现有的先进图像检索技术相比，LTxXORP方法有显著的性能提升。这表明，利用纹理基元的异或模式可以有效地增强图像检索的准确性，尤其对于那些依赖纹理信息进行区分的图像。 纹理作为一种重要的图像特征，能够描述表面结构的排列和相对变化，是许多视觉识别任务的关键。在本文中，作者不仅关注单个视觉特征的提取，还强调了多特征的组合，以提升检索系统的整体性能。这种结合多种感知方式的方法有助于克服单一特征的局限性，从而提供更准确的检索结果。 LTxXORP方法为CBIR提供了一种新的、有效的解决方案，通过局部纹理基元的异或操作，提高了图像检索的精度和效率，对于图像检索领域的研究具有重要意义。