颜色与纹理特征结合的图像检索：信息熵与Gabor滤波器应用

"基于信息熵和Gabor滤波器的图像检索" 本文主要探讨了一种结合颜色和纹理特征的图像检索方法，通过使用HSV颜色空间和Gabor滤波器来提高检索的准确性和全面性。这种方法的核心是将图像分块，并对每个分块分别进行特征提取，以充分利用图像的空间信息。 在图像检索领域，基于内容的图像检索（CBIR）是一种重要的技术，它依赖于图像的内在特性，如颜色、纹理和形状，而非外部元数据。在本研究中，作者采用了HSV颜色空间作为颜色特征提取的基础。HSV（Hue, Saturation, Value）颜色模型是一种将色彩分解为色调、饱和度和明度的方式，相比RGB模型更符合人类视觉感知。为了量化颜色特征，图像被分割成72个不同的颜色空间区域，生成了72维的一维直方图。然后，通过计算这些直方图的信息熵，可以评估图像颜色分布的多样性，信息熵越大，颜色分布越均匀，反之则表示颜色集中。 纹理特征的提取则运用了Gabor滤波器。Gabor滤波器是一种能够同时考虑频率和方向信息的滤波器，特别适合于纹理分析。它们可以捕捉图像中的局部结构和频率模式，从而提供有关纹理的丰富信息。通过应用Gabor滤波器，可以从图像的每个分块中获取纹理特征向量，这些向量反映了图像的纹理复杂性和方向性。 结合颜色和纹理的多特征提取策略能增强图像检索的效果。颜色特征有助于识别图像的整体色调和色块，而纹理特征则补充了颜色可能无法区分的细节。这种结合方式提高了检索的查全率（Recall）——即正确检索出的相关图像比例，以及查准率（Precision）——即检索结果中相关图像的比例。 文章最后指出，这种分块方法能够有效地利用图像的空间信息，因为不同区域可能具有不同的颜色和纹理分布。通过这种方式，检索系统能够更准确地匹配图像的不同部分，从而提高检索性能。 该研究提供了一种有效的图像检索方法，它利用了HSV颜色空间的信息熵和Gabor滤波器的纹理分析，这两种技术的结合增强了基于内容的图像检索的准确性和鲁棒性，对于图像处理和计算机视觉领域具有重要的理论和实践价值。