融合颜色与纹理特征的图像检索技术研究

"基于特征融合的图像检索方法" 在图像检索领域，特征提取是核心环节，其质量直接影响检索结果的准确性。本文重点探讨了一种结合颜色和纹理特征的图像表示方法，旨在提高基于内容的图像检索系统的性能。特征融合是解决单一特征局限性的有效手段，通过整合多种特征，能够更全面地描述图像内容。 颜色特征被广泛认为是图像描述的基本元素，因为它们易于被人类视觉系统感知且稳定性高。颜色直方图是提取颜色特征的常见方法，它可以反映出图像中颜色的整体分布情况。计算颜色直方图时，首先需要对颜色空间进行量化，即将颜色空间划分为多个小区间，每个区间对应直方图的一个柄。直方图的每个柄的值表示该颜色区间内像素的数量。例如，RGB颜色空间中的颜色直方图由一个一维离散函数表示，函数的每个值代表特定颜色在图像中出现的频次。 纹理特征则是描述物体表面结构的重要属性，它涵盖了物体表面的组织模式和不规则性。纹理特征对于识别那些颜色差异较小但纹理特征明显的图像特别有用。Gabor特征是一种常用的纹理特征提取方法，它能有效捕捉图像的局部纹理信息和方向特性。Gabor滤波器可以在多个尺度和方向上分析图像，提取出丰富的纹理细节。 在图像检索中，单一特征可能无法覆盖所有类型的图像。例如，颜色特征在区分颜色鲜明的对象时效果显著，但在纹理复杂或颜色相近的场景中可能表现不佳。同样，纹理特征在颜色变化不大的图像中可能更为关键。因此，本文提出将颜色直方图和Gabor纹理特征融合，以增强图像的表示能力。通过这种方式，检索系统可以同时利用两种特征的优势，提高对不同图像类别的检索精度。 实验结果证明，这种特征融合方法确实能提升检索效果，尤其是在处理包含复杂组合特征的图像时。特征融合不仅增加了特征的多样性，还降低了特征冗余，使得检索系统更能适应各种图像条件，提高了检索的准确性和鲁棒性。 本文提出的特征融合方法为基于内容的图像检索提供了一种有效策略，通过集成颜色和纹理信息，增强了图像的表示能力，有助于改善检索系统的性能。这一研究对于进一步优化图像检索算法和提升用户体验具有重要的理论和实践价值。