杨磊，张帆，张广文，张豫

(中国传媒大学信息工程学院，北京 100024)

一种改进的图像检索算法

杨磊，张帆，张广文，张豫

(中国传媒大学信息工程学院，北京 100024)

本文介绍了基于颜色特征的检索的全过程，首先对HSV颜色模型进行简单介绍，接下来本文选用HSV颜色空间来验证其他环节方法的选择;其次对颜色空间进行量化，量化标准可分两种:等间隔量化和非等间隔量化，再次是选取合适的特征提取方法，一般的颜色直方图只能表达图像的全局统计信息，无法表达颜色的空间位置，因此本文采用了局部累积直方图的方法;之后在相似性度量方法上的选择，本文将欧氏距离与加权距离进行了对比，进而得出更有效的检索结果。最后本文通过实验对比，选择了最优图像检索算法:HSV颜色空间-局部累加直方图-欧氏距离-非等间隔量化。

HSV颜色空间;累加直方图;欧式距离;等间隔量化;加权距离。

1 引言

在图像的形状、颜色、纹理等特征中，颜色特征是最显著、最可靠、最稳定的视觉特征，是人识别图像的主要感知特征。颜色特征具有与生俱来的旋转、平移、尺度变化不变性，甚至各种变形都不敏感，表现出相当强的鲁棒性，而且颜色特征也是人类认知物体的一个主要特征。因此基于颜色特征的检索方法被广泛的用于基于内容的图像检索中。基于颜色特征的图像检索方法，最基本的思想是颜色空间直方图的匹配，对检索图像提取其颜色直方图，计算与存储在图像库中的图像的颜色直方图的距离，距离在一定范围内的图像即为被检索出来的图像。……