汪磊论文：颜色与纹理特征的图像检索提升查全率

本文主要探讨的是"基于颜色和纹理特征的图像检索技术"，由汪磊撰写，发表于太原理工大学信息工程学院电子工程系。作者针对传统文本检索方法在处理大量多媒体数据时的不足，提出了一个创新的图像检索策略，旨在提高检索的效率和准确性。 论文的核心内容包括两个关键部分：颜色特征和纹理特征的提取。首先，作者采用等面积圆环分割技术，将图像划分为多个区域，然后针对每个区域计算颜色直方图，这种方法既能够描述颜色的空间分布，又保证了颜色信息的精确度。颜色直方图作为颜色检索的基础，是基于内容的图像检索系统中常用的一种表示方法。 在纹理特征方面，文章引入了连续小波变换，通过分解图像并计算子带小波系数的均值和标准差，从而提取出反映纹理细节和结构的特征。这种变换能够捕捉到图像的多尺度纹理信息，使得纹理特征更加丰富和准确。 为了评估图像间的相似性，论文采用了曼哈顿距离作为度量标准，这是一种直观且易于计算的距离测量方法。通过综合颜色和纹理特征，作者构建了一种融合的检索模型，实验结果显示，这种方法显著提高了图像检索的查全率和查准率。 该研究的关键词包括“主颜色”、“颜色矩”、“小波变换”和“纹理特征”，这些概念都是图像检索技术中的核心概念，分别对应颜色和纹理信息的不同处理方式。文章引用了国内外的一些知名CBIR系统，如IBM的QBIC、MIT的PhotoBook等，以展现该领域的发展趋势和重要性。 这篇论文不仅介绍了颜色和纹理特征在图像检索中的应用，还展示了如何结合这两种特征以提升检索性能，并对未来的研究方向提出了可能的改进点。对于从事图像处理、计算机视觉或信息检索领域的研究人员来说，这篇文章提供了有价值的技术参考和实践经验。