MATLAB中遗传算法驱动的多特征融合图像检索

本篇文章探讨了一种利用MATLAB实现的图像检索方法，着重于基于颜色（Color）、纹理（Texture）和形状（Shape）特征的相似性分数融合。论文标题为"Image Retrieval Based on Colour, Texture and Shape Feature Similarity Score Fusion Using Genetic Algorithm"，发表在PJAEE（某期刊名称）2021年第18卷第7期，作者是Abhijit T. Somnathe 和 Dr. S. R. Ram Reddy，分别来自JJTU的研究学者和指导教师。他们的邮箱地址分别是abhijitsomnathe@gmail.com 和 sramreddy25@gmail.com。 该研究的目的是提高图像检索系统的性能，因为单一特征（如颜色、纹理或形状）只能从一个角度描述图像内容，具有一定的局限性。通过融合多种特征的相似性分数，可以更全面地评估图像间的相似性。文中首先分析了基于颜色、纹理和形状特征的检索结果，然后提出了一种合理融合多特征相似性得分的方法，即采用遗传算法。 遗传算法在此过程中扮演关键角色，它被用来分配和优化不同特征（如CIE Lab颜色空间、纹理统计量和形状描述符）之间的权重，以得到综合的相似度评分。这有助于在检索时考虑到多种特征的综合效果，从而提升检索的准确性。 为了验证和比较这种方法的效果，文章还实现了其他三种图像检索策略，仅依赖于颜色特征、纹理特征以及单独的形状特征。这样，通过对比这些不同的方法，研究人员能够展示出融合多特征相似性分数融合方法的优势，特别是在处理复杂场景和多样性图像库时，其优越的性能和鲁棒性。 这篇论文不仅介绍了遗传算法在图像检索中的应用，还展示了如何通过结合颜色、纹理和形状特征来增强图像检索的精度，这对于计算机视觉和图像处理领域的研究者和实践者来说，具有重要的参考价值。