北京交大硕士论文：颜色与纹理融合的图像检索系统研究

图像检索系统是当前互联网飞速发展背景下备受关注的研究领域，本文以北京交通大学硕士研究生丁宏波的毕业论文为例，探讨了基于颜色和纹理特征的图像检索系统的设计与实现。作者针对海量图像信息的处理需求，深入研究了颜色和纹理在图像检索中的重要作用。 在颜色特征的检索部分，论文选择了HSV颜色空间，强调了RGB空间与HSV空间之间的转换方法，以适应不同的色彩表示。通过非等量间隔量化技术，作者有效地降低了颜色特征维度并减少系统计算负担。然而，常规颜色直方图只提供了全局统计信息，缺乏位置信息。为解决这个问题，论文提出了一种分块策略，通过累积颜色直方图提取局部特征，增强了对图像位置信息的描述。 在纹理特征方面，作者深入研究了小波分析，将其应用于图像检索，弥补了传统纹理检索在细节捕捉上的不足。论文详细介绍了小波分析的基础理论，并阐述了如何利用小波变换提取图像的纹理特征，特别是在高频部分的增强。为了弥补传统金字塔式小波分析对高频信息处理的不足，文章引入了可变树小波分析技术。 论文认识到，单一颜色或纹理特征的检索方法各有局限性。因此，作者提出了将颜色和纹理特征结合的策略，通过加权方式组合多个特征，以提高检索的准确性。这种方法注重相似度匹配，能够综合考虑不同特征间的互补性，有效提升了检索效率。 整个研究过程中，作者按照系统设计、实现和测试的流程，构建了一个实际的基于颜色和纹理的图像检索系统，支持颜色、颜色分块、纹理以及多种特征融合的检索功能。实验结果显示，多特征结合的检索方法明显优于单一特征的检索，验证了其在提升图像检索性能方面的有效性。 关键词包括：基于内容的图像检索、颜色直方图、累积颜色直方图、小波分析、可变树结构小波分析等，这些都是论文的核心技术和关键点。这篇论文不仅提供了理论框架，也为实际应用中的图像检索系统设计提供了有价值的参考。