39、基于量子行为粒子群优化算法的图像检索与压力计算研究

基于量子行为粒子群优化算法的图像检索与压力计算研究

1. 引言

随着互联网的迅猛发展，图像信息呈现出爆炸式增长。如何从海量的数字图像中快速提取有价值的知识，成为了当前迫切需要解决的问题。自20世纪90年代以来，基于内容的图像检索（CBIR）技术应运而生，并逐渐成为智能信息处理领域的研究热点。同时，在水利系统中，计算压力分布对于保障水流的正常输送也至关重要。

CBIR技术利用人类的视觉特征，对图像进行提取、处理、量化、计算、分析和匹配，从而实现图像的检索过程。它基于图像的视觉特征和语义信息，广泛应用于搜索引擎、模式识别、数字图像处理、统计学和计算机视觉等多个领域。然而，传统的CBIR方法在图像特征设计和相似度测量公式的选择上往往是人工指定的，并且特征之间的权重比例也是人工匹配的，这导致图像的检索效果受到了一定的限制。

在水利系统方面，为了计算压力分布，研究人员提出了一种涉及非线性方程组的模型。为了解决这个方程组，他们将非线性方程的根查找问题转化为优化问题，并采用粒子群优化（PSO）算法来求解。

2. 基于内容的图像检索（CBIR）优化

2.1 问题陈述

CBIR技术首先需要提取和量化图像的基本视觉特征，用量化后的数据信息来表达图像内容。然后，通过计算用户提供的示例图像与图像数据库中待检测图像之间的相似度距离度量，实现对图像数据库的检索。

在视觉特征提取阶段，我们采用两种常用的视觉特征：颜色和纹理。对于颜色特征，我们采用了四种颜色空间，包括RGB、lab、HSV和灰度，并提取和量化了颜色直方图和颜色矩特征。对于纹理特征，我们使用灰度共生矩阵和Gabor滤波器的方法进行特征提取和量化。