互联网图像检索：颜色与纹理融合的模拟系统

互联网上综合颜色、纹理的图像检索模拟系统是一种针对互联网图像检索需求而研发的创新解决方案。该系统由复旦大学的硕士研究生邬奇锋在其硕士学位论文中提出，其研究背景是在图形学和互联网快速发展的背景下，传统基于文本的图像检索（Key-Text Based Image Retrieval, KTBIR）已经不能满足用户对于图像内容搜索的精确性和效率要求，因此，基于图像内容的图像检索（Cogent-Based Image Retrieval, CBIR）成为当前的研究焦点。 论文的核心在于探索如何结合图像的颜色和纹理信息，这两个对图像视觉表达至关重要的属性，来提高图像检索的准确性和效率。通过图像分割技术，论文将图像库划分为纹理图像和非纹理图像两大类别，这样有助于区分不同类型的图像特征，并将其分别存储在不同的图像特征向量库中。这种方法避免了单一特征导致的检索结果不精确问题，因为颜色和纹理提供了更全面的图像表示。 论文采用模式识别的相关理论作为图像相似度评估的基础，确保了在匹配过程中能够科学地判断两幅图像之间的相似性。作者进行了1000幅图像的模拟实验，结果显示，这种综合颜色和纹理的图像检索方法显著提升了图像检索的效率和准确性，满足了互联网用户对于图像内容检索的高精度需求。 这篇论文对互联网上的图像检索技术进行了深入研究，尤其是针对颜色和纹理的融合策略，为实际应用场景提供了实用且高效的解决方案。这对于图像处理、计算机视觉以及多媒体信息检索等领域具有重要的理论和实践价值。