图像检索技术研究：基于颜色与纹理特征的算法

"这篇论文是电子科技大学李有锋的硕士学位论文，研究方向是基于颜色和纹理特征的图像检索算法，导师为王卫星，完成于2009年4月1日。" 基于颜色和纹理特征的图像检索是当前数字图像处理领域的一个重要课题，随着数字图像和视频数据的爆炸性增长，有效检索和管理这些资源变得至关重要。内容为基础的图像检索技术依赖于图像的内在特征，如颜色、纹理和形状，来寻找相似的图像。论文主要关注颜色和纹理特征的提取与应用。 颜色特征在图像检索中起着关键作用。论文探讨了颜色空间的选择（如RGB、HSV等）、颜色量化方法（如颜色聚类）以及常见的颜色特征提取技术，包括颜色直方图、累积直方图和颜色矩。颜色直方图可以量化颜色分布，但忽视了空间信息。为了弥补这一不足，论文提出了一种基于固定区域划分的方法，尽管这种方法考虑了颜色的空间分布，但它对图像的旋转和位置变化敏感。因此，论文引入了一种新的基于图像前景和背景主颜色的检索方法，这种方法既能降低特征维度，又能结合颜色空间分布信息，且对图像的旋转和位置不敏感，这是论文的一大创新点。 纹理特征同样是图像检索的重要组成部分。论文深入研究了纹理的表示方法，如局部二值模式（LBP）和灰度共生矩阵（GLCM）。GLCM是一种常用的纹理描述符，能反映像素间的灰度共生关系。论文还探讨了如何结合颜色和纹理特征，通过多特征融合提高检索的准确性和完整性。实验结果显示，与基于单一特征的检索方法相比，结合颜色和纹理特征的检索方法在查准率和查全率上表现更优。 论文中的所有方法都通过仿真实验进行了验证，并对实验结果进行了详细分析和比较，强调了提出的基于图像前景和背景主颜色的检索算法的实际应用价值。关键词包括图像检索、主颜色、图像前景与背景、K-means聚类以及灰度共生矩阵，这些都是该研究的核心概念。这篇论文为基于内容的图像检索提供了新的思路和方法，对于提升检索效率和准确性具有重要意义。