一种基于区域综合特征的图像检索算法

摘要：

针对基于内容的图像检索所面临的图像低级视觉特征和高级语义之间的语义鸿沟问题，提出一种基于区域的图像检索算法。在LUV颜色空间中使用K均值聚类算法进行图像分割，提取分割后各区域的颜色、形状和区域自相关特征构成区域的综合特征，采用二次型距离相似性度量方法完成图像之间相似性的计算。实验结果表明，该算法具有较好的图像检索性能，与MIRROR中各算法相比，使用平均归一化修正检索等级得到的检索性能提高了12%~47.8%。

关键词：基于区域的图像检索、语义鸿沟、区域自相关特征、图像分割、二次型距离相似性度量、平均归一化修正检索等级

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：229-232,254