"基于颜色直方图的图像检索系统实验分析"

基于颜色直方图的图像检索是图像检索系统中的一种常见方法。在过去的十几年间，许多知名机构都对图像检索系统进行了深入的研究和相应的技术开发。这些检索系统的基本特征都是基于图像像素值的特征提取，例如形状、颜色、纹理等，并以此为依据对图像进行比较检索。在本文中，作者采用了基于颜色特征提取的检索方法，基于直方图在两个颜色空间对图像特征进行判定检索。这两个颜色空间是 RGB 和 HSV。通过对两副图像对应的 RGB 和 HSV 值计算其距离，依据距离的远近来判断相似性。该方法简单易行，由于丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息，判定的计算量相对较小。然而，这也导致了两副图像之间的判定没有实际的语义上的关联。 在图像检索系统的研究中，有许多已知的检索系统，例如 IBM Almaden 研究中心研制的 QBIC 系统，Virage 公司研发的 VIRAGE 系统，麻省理工大学多媒体实验室研发的 Photobook 系统，哥伦比亚大学研发的 VisualSeek 系统，斯坦福大学研发的 WBIIS 系统，U.C.伯克利分校研发的 Blobworld 系统等等。这些系统都使用了不同的特征提取方法和搜索算法，以实现对图像的检索和相似度判断。本文所采用的基于颜色直方图的图像检索方法，是在众多方法中的一种选择。 通过对 RGB 和 HSV 值的距离计算，以及相似性的判断，基于颜色直方图的图像检索方法能够快速简便地实现对图像的搜索和比较。然而，由于该方法丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息，因此在实际应用中可能会导致图像的判定没有实际语义上的关联，甚至出现误判的情况。因此，在使用基于颜色直方图的图像检索方法时，需要在实际应用中对图像特征进行多方面的考虑，以提高检索的准确性和效率。 总的来说，基于颜色直方图的图像检索方法是图像检索系统中的一种常见方法，具有简单易行、计算量小的优点。然而，由于丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息，因此在实际应用中可能会导致图像的判定没有实际语义上的关联，甚至出现误判的情况。因此，在使用基于颜色直方图的图像检索方法时，需要在实际应用中对图像特征进行多方面的考虑，以提高检索的准确性和效率。