魏聚波，穆维新，申金媛，刘润杰

（郑州大学 信息工程学院，河南 郑州 450001）

随着20世纪90年代多媒体技术以及信息技术的飞速发展，使得基于内容的图像检索技术 （Content-Based Image Retrieval，CBIR）应运而生。CBIR技术主要对图像内容通过机器进行自动分析，直接根据图像视觉特征信息建立索引，并通过图像特征向量间的近似度量进行图像相似性匹配，从而实现图像的检索。该技术涉及多个学科，融合多领域相关技术，以致力于对图像的鲁棒性理解。

目前基于内容的图像检索技术表现为提取图像低层特征信息，如：颜色、纹理、形状等；运用相关数学方法计算查询图像与图像库中图像的相似匹配度，以便获取与查询图像相似相关的图像。由于图像的单一特征不能准确描述图像内容的所有相关信息，检索精度相对较低，很多研究者提出了融合多特征的图像检索技术，并取得了一定的研究成果[1]。

Mandelbrot[2]首次提出分形(Fractal)的概念,并用分形维数来度量、分析和评价纹理和形状。Pentland[3]在1984年研究提出分形维数来刻画图像表面所具有的粗糙度信息，与人类的感知粗糙度有很强的相关性，能区分光滑和粗糙纹理特征。分形维数作为图像特征，被广泛应用于图像的相关分析、处理方面，越来越成为研究热点。

颜色特征是人类视觉最重要的感知特征，具有最直观，最明显，而且对图像分辨率、尺寸、旋转等变化不敏感的特点[4]，成为CBIR研究的主要特征。

本文基于分形维数表示自然表面的粗糙程度与人类的感知判断具有极强的相似相关性，来描述图像的纹理信息；……