融合颜色、空间与纹理特征的图像检索方法

"基于颜色空间和纹理特征的图像检索 - 姚华静 - 河海大学计算机信息与工程学院" 在基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）领域，颜色和纹理特征的结合对于提高检索效率和准确性至关重要。本文作者姚华静探讨了如何有效地结合这两种特征来提升图像检索的效果。在当前的图像检索系统中，单纯依赖某一特征往往无法充分捕捉到图像的语义信息，因此，融合多种特征显得尤为必要。 颜色特征的提取是图像检索的基础。RGB颜色空间是最常见的颜色表示方式，但由于它并不完全符合人类对颜色的感知，所以在进行颜色特征分析时，通常会转换到HSV或Lab等更符合人类认知的颜色空间。HSV空间将颜色分为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个分量，这样的分解更有利于表达颜色的相似性。在本文中，作者采用了RGB颜色空间，通过对颜色分量进行等间隔量化形成特征向量，并对这些向量进行归一化处理，以减小不同图像之间的尺度差异。同时，通过图像均匀分块引入位置信息，这有助于考虑颜色在图像中的分布情况，提高匹配的精确度。 纹理特征则是另一重要的视觉特性，它反映了图像局部区域的结构和模式。纹理特征可以提供有关物体表面性质和环境信息，对于区分相似颜色但不同纹理的图像特别有用。在本论文中，作者可能使用了某种纹理描述符（如GLCM，Gabor滤波器，LBP等）来提取纹理特征，并结合颜色特征共同构建图像的综合特征向量。 为了进一步优化检索结果，论文提出了一种两阶段检索策略。首先，使用基于普通颜色直方图的检索方法快速生成初始的图像集合。接着，针对这个初始集合，采用结合空间、纹理特征的加权度量方法进行再次检索，从而筛选出与查询图像更为相似的图像集。这种方法旨在减少时间和空间复杂度，同时提高检索的精度。 关键词涉及到的“图像检索”是指从大量图像数据库中寻找与给定查询图像相似的图像的过程。“图像相似性”是评价图像间相似程度的标准，通常通过计算特征向量之间的距离或相关性来衡量。“颜色”和“纹理”是图像的两个基本特征，对图像识别和检索起着关键作用。“空间”信息则指的是图像中物体的位置和布局，这对于理解图像的整体结构和上下文关系至关重要。 这篇本科毕业论文探讨了如何通过融合颜色、空间和纹理特征来改进图像检索系统。通过实验和分析，作者展示了这种方法的有效性，为CBIR领域的研究提供了有价值的参考。