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基于改进的颜色和形状特征融合的图像检索
基于改进的颜色和形状特征融合的图像检索
摘要：随着数字图像数据的爆炸性增长，图像检索成为一项重要的研究领域。为了提高图像检索的准确性和效率，本文提出了一种基于改进的颜色和形状特征融合的图像检索方法。该方法通过提取图像的颜色特征和形状特征，并对其进行改进和融合，实现更准确和快速的图像检索。实验证明，该方法能够显著提高图像检索的准确性和效率，具有很高的实用价值。
1.引言
随着互联网的普及和移动设备的普及，大量的数字图像数据被人们拍摄、上传和传输。如何高效地对这些海量的图像数据进行检索成为一个非常重要的问题。图像检索旨在通过提供一张或多张类似的图像作为输入，返回与输入图像相似的图像集合。准确和高效的图像检索在许多领域都具有重要的应用，如图像监控、图像搜索引擎和图像识别等。
2.相关工作
在过去的几十年里，研究人员提出了许多图像检索方法。其中，基于颜色和形状特征的图像检索方法被广泛研究和应用。颜色特征是图像中最明显和直观的特征之一，可以用来描述图像的整体特征。形状特征则可以描述图像中的物体边界和轮廓。因此，将颜色和形状特征结合起来进行图像检索具有很高的潜力。
3.方法
本文提出了一种基于改进的颜色和形状特征融合的图像检索方法。该方法包括以下步骤：
3.1颜色特征提取
首先，从输入图像中提取颜色特征。常用的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色空间转换等。本文使用改进的颜色直方图作为颜色特征表示方法。改进的颜色直方图对颜色分布进行了平滑处理，能够更准确地表示图像的颜色特征。
3.2形状特征提取
接下来，从输入图像中提取形状特征。常用的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓匹配和形状描述子等。本文使用改进的形状描述子作为形状特征表示方法。改进的形状描述子采用局部特征，能够更准确地表示图像的形状特征。
3.3特征融合和相似度计算
将颜色特征和形状特征进行融合，并计算输入图像与数据库中其他图像的相似度。本文使用改进的相似度计算方法，能够更准确地度量图像之间的相似性。通过比较相似度，可以找到与输入图像最相似的图像集合。
4.实验结果
为了验证提出的方法的性能，本文使用了一个包含大量图像的数据库。实验结果显示，基于改进的颜色和形状特征融合的图像检索方法能够显著提高图像检索的准确性和效率。在多个评价指标下，本文的方法均优于传统的颜色特征和形状特征的融合方法。
5.总结
本文提出了一种基于改进的颜色和形状特征融合的图像检索方法。该方法通过提取图像的颜色特征和形状特征，并对其进行改进和融合，实现更准确和快速的图像检索。实验结果表明，该方法能够显著提高图像检索的准确性和效率，具有很高的实用价值。未来的工作可以进一步优化和改进该方法，并在更大规模的图像数据库上进行验证。