SVM与灰度基元共生矩阵在图像检索中的应用

"利用SVM和灰度基元共生矩阵进行图像数据库检索 (2003年)" 本文介绍了一种创新的基于内容的图像检索方法，该方法结合了支持向量机（SVM）和灰度基元共生矩阵的理论，以提高图像检索的性能和准确性。在2003年发表于《大连理工大学学报》的研究中，研究者们针对图像检索中的挑战，如小样本训练、大量图像分类和图像多类别归属问题，提出了一个有效的解决方案。 首先，文章提到了一种新的图像纹理统计特征提取方法。研究人员定义了一系列的规范灰度像素模式基元，这些基元能够代表图像中的基本纹理单元。通过对这些基元在不同方向和不同距离的共生出现概率进行计算，构建了灰度-基元共生矩阵。这个矩阵能够全面地描述图像的纹理特性，为后续的检索提供关键的特征表示。 其次，文章介绍了如何运用支持向量机（SVM）进行多类分类。SVM是一种基于统计学习理论的分类算法，以其高效性和良好的分类效果而著名，尤其适用于处理小样本和非线性识别问题。为了适应图像检索中的多类别需求，研究者构建了一个分类矩阵，通过二叉树判别算法来扩展SVM的分类能力，使其能够处理多类别的图像分类任务。 实验结果显示，结合灰度基元共生矩阵和SVM的图像检索方法在实际应用中表现出良好的性能和检索效果。这种方法不仅提高了检索的准确性，还减少了所需的特征数量，从而优化了查询效率。 该研究对于图像检索领域的贡献在于，它提供了一个有效融合纹理统计特征和先进机器学习算法的方法，为解决大规模图像数据库的检索难题提供了新的思路。同时，这种技术对于卫星遥感图像分析、数字图书馆管理和医学图像检索等领域具有重要的实践价值。 关键词：图像检索、分类、特征、支持向量机（SVM） 此研究属于自然科学领域，特别是在计算机科学与图像处理的交叉部分，展示了理论研究与实际应用的紧密结合。通过深入理解和应用SVM与共生矩阵，可以进一步提升图像检索的效率和精确性。