综合色彩、形状与位置索引的区域图像检索

"这篇名为《基于区域的颜色、形状和位置集成索引的图像检索》的电子书PDF文档，由B.G. Prasad、K.K. Biswas和S.K. Gupta撰写，共有41页，是外国专家发表的一篇文章。文章探讨了一种在MPEG-7框架下的图像检索技术，该技术通过结合颜色、形状和位置特征来实现区域匹配的图像检索。" 正文: 在计算机视觉和图像处理领域，内容为基础的图像检索(Content-Based Image Retrieval, CBIR)是一项关键任务，它允许用户根据图像的内容（如颜色、纹理、形状等）来搜索相似的图像。本文提出了一种创新的方法，即使用集成的颜色、形状和位置特征来创建一个索引，从而提高区域基础的图像检索效率。 首先，作者介绍了如何在每个图像中提取主导区域(Dominant regions)，这些区域代表了图像的主要视觉元素。这些区域的识别通常涉及图像分割和特征提取过程，它们能够捕获图像的关键信息。接着，使用综合的颜色、形状和位置特征对这些主导区域进行索引。颜色特征可能包括色彩直方图、色彩共生矩阵等；形状特征可能涉及边缘检测、轮廓提取和形状描述子；而位置特征则指定了区域在图像中的坐标。 在构建索引的过程中，各种组合的区域也被考虑并索引，这增加了检索的灵活性。将得到的索引和相关的元数据存储在一个哈希结构(Hash structure)中，使得具有相似特征的图像趋向于聚集在同一簇中。这种非级联的检索过程意味着查询可以基于单个特征（如颜色、形状或位置）或组合特征（颜色-形状-位置）进行，提高了检索的效率和准确性。 文章进一步阐述了实验结果，表明非级联的区域基础查询，特别是在结合了颜色、形状和位置的索引后，检索效果显著增强。关键词包括索引技术、图像数据库、基于内容的图像检索以及颜色为基础的特征选择，这些都是该研究领域的核心概念。 总结来说，这篇文章提供了关于如何有效集成多种视觉特征以改进CBIR系统的新见解。通过创建一个结合颜色、形状和位置信息的索引，作者展示了在图像检索任务中如何提高准确性和效率。这种方法对于多媒体数据库管理和智能图像分析应用具有重要的实际价值。