孙建伟，于红，吴俊峰，张美玲，罗强，孙娟娟

（大连海洋大学信息工程学院，辽宁省海洋信息技术重点实验室，辽宁大连116023）

一种使用多特征的鱼类图像检索方法

孙建伟，于红，吴俊峰，张美玲，罗强，孙娟娟

（大连海洋大学信息工程学院，辽宁省海洋信息技术重点实验室，辽宁大连116023）

为解决数量巨大、特征复杂的鱼类图像难以用单个特征准确描述，以至于给鱼类图像检索带来困难的问题，提出了一种基于多特征的鱼类图像检索方法——MFFIR，并针对鱼类图像的特点设计了由颜色直方图、特征矩和Gabor特征构成多维特征向量。在此基础上，采用MFFIR法通过计算多维特征向量的特征相关性，实现了鱼类图像的匹配与检索。为验证此方法的有效性，使用 “QUT_fish_data”数据集和“DLOU_fish_data”数据集进行了仿真实验，实验结果表明，MFFIR法具有较好的准确率和较强的鲁棒性。

鱼类图像；多特征；图像检索

鱼类图像检索对鱼类科普、鱼类资源调查具有重要意义，已引起了学者们的广泛关注［1-2］。邵广昭［1］采用基于图像标签的方法开发了中国台湾鱼类资料库检索系统，该方法需要先对被检索图像进行标注，在图像已经被标注的情况下，该系统能够有效地对鱼类图像进行检索。然而，在互联网环境下，图像数量快速增长，对所有图像进行人工标注耗时耗力，难以实现全面有效的检索。为了解决这一问题，Hirata等［3］提出了基于内容的图像检索（Content based image retrieval，CBIR）算法，该算法无需事先对图像进行手工标注。CBIR在自然场景图像检索方面已经取得了诸多进展［4-6］。……