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基于感兴趣区域的融合多特征图像检索方法研究
摘要
本文研究的是一种基于感兴趣区域的融合多特征图像检索方法，该方法结合了颜色、纹理和形状等多个特征用于图像检索。首先，从目标图像中提取感兴趣区域，然后从这些区域提取颜色、纹理和形状等多个特征。接着，针对这些特征使用不同的权重进行加权融合，得到一个综合特征向量。最后，使用余弦相似度来计算目标图像与库中图像的相似度，以实现图像检索。
通过实验验证，该方法在图像检索中具有良好的效果，能够在较短的时间内准确地找到与目标图像相似的图像。该方法的主要优点是可以通过加权融合多种特征，提高图像检索的准确性和鲁棒性，同时结合了感兴趣区域的概念，能够更加精确地定位目标物体区域，从而提高了图像检索的效率。
关键词：图像检索；多特征；感兴趣区域；加权融合；余弦相似度
Abstract
Thispaperstudiesafusionmulti-featureimageretrievalmethodbasedontheregionofinterest.Themethodcombinesmultiplefeatures,suchascolor,texture,andshape,forimageretrieval.First,theregionofinterestisextractedfromthetargetimage,andthenmultiplefeaturessuchascolor,texture,andshapeareextractedfromtheseregions.Then,differentweightsareusedtoweightfusionthesefeaturestoobtainacomprehensivefeaturevector.Finally,cosinesimilarityisusedtocalculatethesimilaritybetweenthetargetimageandtheimagesinthedatabasetoachieveimageretrieval.
Throughexperiments,thismethodhasgoodperformanceinimageretrievalandcanaccuratelyfindsimilarimagestothetargetimageinashorttime.Themainadvantageofthismethodisthatitcanimprovetheaccuracyandrobustnessofimageretrievalbyweightedfusionofmultiplefeatures,andcombinedwiththeconceptofinterestregions,itcanmoreaccuratelylocatethetargetobjectarea,therebyimprovingtheefficiencyofimageretrieval.
Keywords:Imageretrieval;multi-feature;regionofinterest;weightedfusion;cosinesimilarity
Introduction
随着数字图像的快速发展和应用的广泛，图像检索技术越来越引起人们的关注。图像检索技术是指从大量的图像库中快速找到与查询图像相似的图像，它在许多领域中具有重要的应用价值，如图像搜索、医学影像分析、场景识别等。传统的图像检索方法通常使用单一的特征进行检索，但是单一特征的表达可能会存在不足，相应的，基于多个特征的融合方法被提出，以提高图像检索的准确性。
本文提出了一种基于感兴趣区域的融合多特征图像检索方法。该方法从目标图像中提取感兴趣区域，并从这些区域提取多个特征，包括颜色、纹理和形状等。然后，使用不同的权重对这些特征进行加权融合，以获得一个综合特征向量。最后，使用余弦相似度对目标图像和库中图像进行相似度计算，找到与目标图像相似的图像。
方法
感兴趣区域提取
感兴趣区域是指图像中仅包含目标物体的区域。由于图像中可能有多个物体，因此需要使用目标检测算法来找到这些区域。在本文中，使用的是基于深度学习的目标检测算法YOLO（YouOnlyLookOnce）。YOLO是一种实时目标检测算法，它在一张图像中同时检测所有物体，且速度很快。
图1.YOLO检测示例
特征提取
本文所采用的特征包括颜色、纹理和形状等多个特征。
1.颜色特征
颜色是图像中最显著的特征之一，也是最易于理解和识别的特征之一。本文采用HSV颜色空间来表示颜色特征。HSV颜色空间可以将颜色分离为色调、饱和度和亮度三个分量，其中色调和饱和度确定了颜色的表现形式，亮度部分则确定了颜色的明暗程度。将HSV颜色空间中的每个分量分为