综合目标区域颜色特征与纹理的图像检索.pdf

标题中的“综合目标区域颜色特征与纹理的图像检索”指的是在图像检索领域中，结合了图像目标区域的颜色特性和纹理信息来提高检索的准确性和效率。这种方法旨在克服仅依赖单一颜色特征可能导致的空间信息丢失的问题。 描述虽然未提供，但从标签“互联”可以推测，这个方法可能适用于互联网上的图像检索系统，帮助用户更准确地找到他们感兴趣的内容。 文章的关键点包括： 1. **分段线性灰度增强**：这是一种图像预处理技术，用于扩大重要图像细节的灰度范围，提高对比度，同时压缩非重要细节。通过设定不同的灰度区间，图像可以被调整以突出关键信息。 2. **自适应阈值方法**：在光照不均匀或背景变化大的场景下，使用单一阈值进行图像分割可能效果不佳。自适应阈值方法根据每个像素的邻域动态确定阈值，这样能更好地适应图像局部的变化。 3. **“八方向邻接技术”**：在计算子块颜色对时，采用八方向邻接策略，以考虑图像的相邻关系，减少噪声影响，提高目标区域的准确性。 4. **纹理特征提取**：利用Gabor小波变换提取图像的纹理特征。Gabor变换是一种在频域和空域都具有局部特性的滤波器，能有效捕获图像的局部结构信息，对于纹理识别尤其有用。 5. **纹理距离公式**：公式(7)给出了两图像纹理之间的距离，这是评估图像纹理相似度的重要指标。 6. **实验结果分析**：通过VC++6.0和MATLAB实现的图像检索系统进行了实验，证明了结合颜色和纹理特征的检索方法相比仅使用颜色或纹理特征，能获得更好的检索效果。 该研究提出了一种改进的图像检索策略，通过增强图像的分段线性灰度，使用自适应阈值进行分割，接着提取目标区域的颜色和Gabor纹理特征，以达到更精确的图像匹配。实验结果表明，这种方法在保留图像颜色和形状信息方面表现优越，尤其适合于复杂的图像检索环境。未来的研究将进一步优化目标区域的提取技术，以提升整体检索性能。