内容基图像检索研究：特征提取与相似度度量

"基于内容的图像检索" 毕业论文“基于内容的图像检索”深入探讨了现代图像处理技术中的一个重要领域，该技术旨在通过分析图像的内在特性，如颜色、纹理和形状，来执行高效的检索操作。这项技术对于海量图像数据库的管理和用户友好的搜索体验具有重大意义。 在内容图像检索中，特征提取是核心步骤之一。论文作者杨吉东在指导教师夏利民的指导下，详细阐述了如何从HSV颜色空间出发，对图像的各个通道进行量化，生成颜色直方图，以表达图像的颜色特征。这种方法能够捕捉到图像的基本色彩分布，同时保持一定的鲁棒性。通过计算图像间的颜色直方图相似度，可以评估两幅图像在颜色层面的接近程度。 纹理特征的提取则涉及灰度共生矩阵的计算，这是一种描述图像局部结构的方法。通过计算共生矩阵的角二阶矩、熵、对比度和逆差矩等统计特性，可以得到反映纹理模式的特征向量。这些向量用于衡量查询图像与库中图像的纹理相似性。 此外，论文还讨论了形状特征的处理，提出了一种基于区域特性的图像检索方法。这种方法可能包括边缘检测、轮廓提取以及形状描述子的计算，以便于识别和比较不同图像中的形状信息。 相似性度量是整个检索过程的关键环节，它决定了检索效率和准确性。论文设计了一个综合特征的相似度函数，结合颜色、纹理和形状等多个维度的信息，提高了检索的精度。同时，论文还引入了相关反馈技术，特别是基于支持向量机的反馈机制，这允许系统根据用户的反馈动态调整检索策略，进一步优化检索结果。 关键词涵盖了图像检索的核心概念，如特征提取（颜色直方图、灰度共生矩阵）、相似性度量，以及反馈技术，这些都是构建高效内容图像检索系统的关键技术。 这篇论文全面地探讨了基于内容的图像检索技术，从基础的特征提取方法到高级的反馈机制，为理解和改进这一领域的技术提供了详实的研究基础。通过这样的技术，用户能够用自然的方式描述他们对图像的需求，进而从大量图像中找到匹配的结果，极大地提升了检索效率和用户体验。