ROI确定与相似度计算方法研究

"感兴趣区域的确定及相似度计算方法，主要涉及图像检索中的关键技术和算法，包括ROI（感兴趣区域）的确定以及基于区域的图像相似度计算。文章由李苏梅和韩国强撰写，发表在《湖南工业大学学报》2008年第22卷第4期上，探讨了如何在图像检索系统中融合人的感知能力，提高检索效率和准确性。" 本文深入研究了在ROIBIR（感兴趣区域为基础的图像检索）系统中，如何确定ROI以及如何计算区域间的相似度。首先，文章介绍了两种确定ROI的方法。这两种方法强调了分割区域的用户可见性，允许用户指定区域及其权重，以此提升系统的用户可选性。通过这种方式，图像检索系统可以更好地理解和适应用户的检索习惯，增强人机交互体验。 接着，作者提出了一个基于区域的图像相似度计算方法。该方法分为三个步骤：首先，根据区域的综合特征进行相似度计算，这通常涉及到颜色、纹理和结构等多方面的信息；其次，利用区域的直方图特征值进行比较，直方图反映了像素分布的统计特性，对于区分不同图像区域非常有效；最后，考虑区域的形状特征，如边界轮廓、面积和周长等，这些形状特征能够帮助识别和匹配具有相似几何结构的区域。将这三个方面的相似度结果进行加权乘积，得到两个区域的总体相似度。最终，取所有区域中最大的相似度的平均值作为整个感兴趣区域与目标图像的相似度。 通过实验，作者证明了所提出的方法在提高图像检索的准确性和效率方面是有效的。这种方法综合考虑了多种特征，增强了图像检索的鲁棒性和适应性，对于图像分析和处理领域具有重要的理论价值和实践意义。 关键词：感兴趣的区域；相似度计算；图像检索 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1673-9833(2008)04-0048-05 总结：这篇论文详细探讨了在图像检索中确定感兴趣区域的策略和计算区域间相似度的算法，旨在优化人机交互，提高图像检索的精度和用户体验。通过结合多种图像特征并应用加权乘积的方法，实现了更准确的相似度评估，这对于图像分析、内容理解以及图像检索系统的开发具有重要指导作用。