25、图像检索与挖掘中的特征分析与应用

图像检索与挖掘中的特征分析与应用

在当今数字化信息爆炸的时代，图像数据的规模呈指数级增长。如何高效地从海量图像中检索出所需的图像，成为了计算机科学领域的一个重要研究课题。内容基于图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）技术应运而生，它通过分析图像的各种特征，如纹理、形状、拓扑等，为图像赋予合适的描述，从而实现更精准的图像检索。本文将深入探讨图像检索与挖掘中涉及的多种特征及其应用。

1. 纹理特征

纹理特征是图像分析中的重要组成部分，它可以从图像的灰度共生矩阵中提取。灰度共生矩阵 (C(i,j)) 的定义如下：首先指定一个位移向量 (d_{x,y} = (\delta_x, \delta_y))，然后统计所有被该位移向量分隔且灰度值分别为 (i) 和 (j) 的像素对。矩阵 (C(i,j)) 通过将矩阵中的每个元素除以像素对的总数进行归一化。基于这个灰度共生矩阵，可以计算出以下几种纹理特征指标：
- 熵（Entropy） ：(Entropy = - \sum_{i}\sum_{j} C(i,j) \log C(i,j))
- 能量（Energy） ：(Energy = \sum_{i}\sum_{j} C^2(i,j))
- 对比度（Contrast） ：(Contrast = \sum_{i}\sum_{j} (i - j)^2 C(i,j))
- 同质性（Homogeneity） ：(Homogeneity = \sum_{i}\sum_{j} \frac{C(i,j