随着互联网与存储技术的飞速发展,数据量爆炸性增长,图像信息作为其中重要的一环,其管理和检索问题变得越来越关键。大规模图像集的出现使得用户需要快速准确地定位所需图像,这就对图像检索系统提出了更高的要求。本文的焦点在于图像检索领域,特别是彩色图像检索方法的研究与系统实现。
图像检索是一种利用计算机视觉技术,根据图像内容的特征来查找、识别或组织图像的过程。基于内容的检索(Content-Based Image Retrieval, CBIR)是其中一种常用方法,它不依赖于图像的元数据,而是直接分析图像像素级别的特征,如颜色、纹理、形状等。彩色图像检索则更加复杂,因为它需要处理和比较不同色彩空间中的信息,例如RGB、HSV或Lab等。
研究者徐伟敬在论文中设计了一种内容基于的检索系统。该系统的核心在于通过提取和匹配给定例子图像的颜色和纹理特征。首先,使用直方图方法来量化图像的颜色分布,这是一种常见的颜色特征表示方式,它可以捕捉到图像的整体色调和饱和度信息。接着,可能采用了纹理特征如局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)或灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM)来描述图像的纹理结构。
为了提高检索效率和准确性,遗传算法可能被应用于特征选择和优化搜索过程。遗传算法模仿自然进化过程,通过迭代的方式不断调整特征组合,寻找最能反映图像相似性的特征子集。这种方法可以避免冗余特征,并减少计算复杂度。
系统设计的关键步骤包括图像预处理(如去噪、归一化),特征提取,以及相似度计算。图像预处理确保输入图像质量的一致性,特征提取则是将图像转化为可供比较的数字表示,最后,根据计算出的相似性度量(如欧氏距离、余弦相似度等)对候选图像进行排序,按照与例子图像的相似性从高到低呈现。
论文的关键词“图像检索”、“基于颜色和纹理”、“基于直方图”、“遗传算法”和“基于内容”共同揭示了论文的核心研究内容和技术手段。徐伟敬的毕业论文深入探讨了彩色图像检索系统的实际应用,为解决海量图像信息管理提供了实用的解决方案,体现了当前检索领域的研究热点和趋势。