相关聚合直方图在图像检索中的应用

"基于相关聚合直方图的CBIR (2005年)" 本文主要探讨了一种基于相关聚合直方图的Content-Based Image Retrieval (CBIR)算法，旨在改进传统的图像检索技术，使其能够更好地处理图像的平移、旋转和尺度变化。CBIR是一种根据图像内容（如颜色、形状和纹理）来搜索相似图像的技术，它在图像分析、多媒体数据库管理和视觉信息检索等领域有广泛的应用。 在颜色直方图的基础上，该算法引入了集合聚合度的概念，这使得图像的颜色统计信息能够结合多粒度的空间聚合信息。颜色直方图是图像特征表示的常用方法，它能捕获图像的整体色彩分布。然而，单一的颜色直方图对图像的位置变化敏感，这可能会影响检索的准确性。通过引入空间聚合信息，算法能够更好地理解图像中的颜色模式，即使图像经过了平移、旋转或缩放，也能保持检索性能的稳定性。 此外，该算法的一个显著特点是其检索性能受数据库大小变化的影响较小。这意味着随着数据库中图像数量的增长，算法的效率不会显著下降，这对于大规模图像检索系统来说是至关重要的。通常，随着数据库规模的增加，检索效率会降低，因为需要比较的图像对数量也随之增加。然而，该算法通过优化的方法成功地减少了这种影响。 为了验证算法的有效性，作者进行了性能比较实验。实验结果表明，基于相关聚合直方图的CBIR算法在图像检索性能上表现出色，能够提供准确且高效的检索结果。实验数据的分析进一步证明了该算法在实际应用中的潜力和价值。 关键词：图像检索，CBIR，颜色，聚合度，直方图 文章发表于《南京师范大学学报(工程技术版)》第5卷第4期，2005年12月。文章的中图分类号为T591.41，文献标识码为B，文章编号为1672-1292(2005)04-0057-04，作者为郑爱彬和张明，他们来自南京师范大学数学与计算机科学学院。 总结来说，这项研究提出了一种创新的图像检索方法，通过增强颜色直方图的表达能力，实现了对图像几何变换的鲁棒性，并提高了大规模图像检索系统的性能。这种方法对于提升CBIR系统的实用性和可靠性具有重要意义，为后续的图像处理和检索研究提供了有价值的参考。