30、多级基于内容的图像检索技术解析

多级基于内容的图像检索技术解析

在图像检索领域，基于内容的图像检索（CBIR）是一项重要技术。本文将详细介绍一种多级基于内容的图像检索系统，包括特征提取、相关性反馈、计算时间分析以及实验评估等方面。

1. 特征提取

为了验证匹配技术的有效性，在数据库中对图像进行索引时，采用了颜色、纹理和形状这几种常用特征。以下是各阶段的特征提取过程及相似度度量方法。

1.1 阶段一：颜色特征提取

颜色是CBIR中最常用的特征，因为它不受图像旋转、缩放和其他变换的影响。颜色特征通常用颜色直方图表示，计算颜色直方图需要对选定的颜色空间进行量化。本阶段使用HSV颜色空间，因为它在感知上比其他颜色空间更均匀。具体步骤如下：
1. 颜色空间转换 ：将图像从RGB转换为HSV颜色空间。
2. 非均匀量化 ：对H、S、V分量进行非均匀量化，具体量化规则如下：
- (H = \begin{cases} 0, & h \in [340, 20] \ 1, & h \in [20, 50] \ 2, & h \in [50, 75] \ 3, & h \in [75, 140] \ 4, & h \in [140, 160] \ 5, & h \in [160, 195] \ 6, & h \in [195, 285] \ 7, & h \in [285, 305] \ 8, & h \in [305, 340] \end{cases})
- (S = \begin{cases} 0, & s \i