基于颜色和纹理的图像检索.doc

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1、基于颜色和纹理特征的图像检索摘要随着多媒体信息的发展，基于内容的图像检索（CBIR）逐渐成为一个非常活跃的研究领域，但是目前较为常见的CBIR系统仍是基于单一特征的图像检索。本文在对颜色特征和纹理特征的研究基础上，将两种特征结合在一起，实现了一种综合特征的检索系统。图像特征的提取和相似性度量是CBIR的两个关键技术。由于灰度共生矩阵能够反映图像纹理中灰度级的空间关系，并且计算速度快，因此本文对纹理特征的提取采用灰度共生矩阵的方法。由于HSV空间更符合人类视觉系统，本文采用在HSV空间中提取颜色直方图的方法表示

2、颜色特征。为了进一步提高检索准确率，对颜色特征提取之前进行分块处理。通过实验说明本文中所提出的这种综合检索方法能够有效的利用颜色和纹理特征，检索出两种特征均与检索样图相似的图像。关键词：图像检索共生矩阵HSV空间相似性度量TheImageRetrievalBasedonColorandTexturefeatureAbstractWiththedevelopmentofmultimediainformation,content-basedimageretrieval(CBIR)hasbecomeaveryact

3、ivefieldofstudy,thoughmorecommonCBIRsystemisstilltheimageretrievalbasedonsinglefeature.Onthebasisofstudyonthecolorfeaturesandthetexturecharacteristics,inordertoachieveacomprehensiveretrievalsystem,thetwofeaturesarecombinedtogetherinthepaper.Therearetwokeyte

4、chniquesinCBIR,whichareimagefeatureextractionandsimilaritymeasure.Becausethespacerelationingrayscaleofimage’stexturecanbereflectedingreylevelco-occurrencematrix,andthecomputingspeedtogreylevelco-occurrenceisfast,thetexturefeatureisextractedbythismethod.Beca

5、usetheHSVspaceismorefittothehumanvisualsystemthanothers,thecolorcharacteristicisexpressedinthemethodofextractingcolorhistograminHSVspace.Inordertoimproveretrievalaccuracyfurther,themethodofdoingregionprocessingforimagesbeforeextractingfeaturesisusedinthispa

6、per.Theresultsofexperimentsshowthatcolorfeaturesandtexturefeaturescanbeusedefficientlyandthoseimageswhichhavesimilarcolorandtexturefeaturestothesampleimagecanberetrievedinthismethod.Keywords:imageretrieval;colorcharacteristics;texturefeature;similaritymeasu

7、re目录1引言11.1CBIR研究的背景和意义11.2CBIR的研究现状11.2.1基于颜色特征的图像检索21.2.2基于纹理特征的图像检索31.2.3基于形状特征的图像检索31.3CBIR的特点41.4CBIR检索方法的分类41.4.1外部图例查询41.4.2内部图例查询41.4.3草图查询51.4.4综合检索方法51.5CBIR系统的分类61.5.1基于特定图像数据库的图像检索系统61.5.2基于网络的图像检索系统61.6CBIR的研究方向61.7CBIR应用领域72系统设计82.1系统的基本原理及框架8

8、2.2系统的关键技术92.2.1图像特征的提取92.2.2基于特征的相似度匹配102.3图像检索的性能评价123基于纹理特征的图像检索133.1纹理的简介133.2纹理特征的提取方法133.2.1灰度直方图的矩133.2.2灰度共生矩阵133.3基于灰度共生矩阵的图像检索173.3.1基于灰度共生矩阵的图像检索流程173.3.2实验结果及分析184基于颜色特征的图像检索214.1颜色的简介214.2