基于多维特征的图像检索系统.pdf

简介：
本论文提出了一种基于多维度图像特征的高效检索系统，通过融合颜色、纹理和形状等多种视觉信息，显著提升了大规模图像数据库中的查询准确性和速度。 基于综合特征的图像检索系统是当前研究领域中的一个重要分支，在内容基础上进行图像查询的技术（CBIR）已成为其中的关键部分。这种技术的核心在于直接使用图像的内容来进行搜索，通过比较底层特征来找到与样本图相似或一致的一系列图片。 本段落在颜色、形状和纹理这三种重要视觉特性深入分析的基础上，提出了一种可以自定义权重的综合特征检索系统，并利用Matlab平台实现了这一创新性成果。CBIR的关键技术包括图像特征提取和相似度测量方法的应用。 首先，颜色作为最直观且清晰易懂的视觉元素，在图像识别中扮演着至关重要的角色。人眼对色彩变化极其敏感，因此基于颜色的信息成为早期研究中最常使用的检索参数之一。常见的表示方式有颜色索引、颜色矩等。 其次，形状特征是另一个关键点。利用Hu不变矩可以有效提取这一特性，这是一种统计方法能够很好地描述图像的几何结构和形态特点。 最后，纹理作为第三个重要的视觉属性，则可以通过傅立叶描述子进行精准捕捉与分析。这种方法基于傅里叶变换原理，在识别复杂图案方面表现出色。 在相似度计算上，本段落采用了曼哈顿距离这一广泛认可的标准来评估不同特征之间的接近程度，并据此生成相应的向量数据。此方法能够有效地量化图像间的视觉差异性。 通过Matlab平台的应用开发，该系统支持用户根据具体需求调整各项权重值以及选择特定的特征组合方式，从而达到更加个性化和高效的检索效果。这一研究成果不仅限于单一领域内应用，还具有广泛的跨学科价值，在诸如图像分类、检索等多个方向上都具备潜在的发展空间。