1、隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的到來，互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)間不斷地出現(xiàn)跨界合作，信息傳遞與信息交互也越發(fā)地頻繁，網(wǎng)絡中和生活中時刻在產生大量的圖像。圖像在方便了人們工作和生活的同時，也給人們帶來了許多思考。例如，如何保存這些圖像，如何對這些圖像分類，如何從這些海量的圖像中查找出與個人相關的圖像等許多問題。為了解決這些問題，數(shù)字圖像處理技術也在不斷地向前發(fā)展?；趦热莸膱D像檢索算法作為研究數(shù)字圖像處理技術的一個分支，一直是研究的熱門課題。顏色特征和紋理

2、特征作為圖像內容的重要特征，在圖像檢索過程中也被廣泛使用。
　　本文以基于顏色特征和紋理特征算法為基礎，提出了一種新的基于矢量量化與LBP的圖像檢索算法。主要研究工作如下：
　?。?）在顏色特征方面，針對目前均勻或者非均勻對顏色空間量化存在失真過大，導致量化結果不能夠很好地反映圖像信息的問題，本文提出了在顏色空間進行矢量量化的算法。首先，將查詢圖像從RGB空間轉換到與人類視覺系統(tǒng)吻合的HSV空間，接著直接對圖像的HSV空間進

3、行矢量量化，獲取量化碼書，然后，按照此碼書對查詢圖像進行編碼，統(tǒng)計每個碼字出現(xiàn)的頻數(shù)，將碼字頻數(shù)用直方圖體現(xiàn)，最后，將此直方圖作為能夠代表查詢圖像顏色特征的顏色直方圖，完成顏色特征提取。本文還對單純依靠矢量量化算法檢索圖像的結果進行了實驗分析。通過設定門限值多次實驗，確定了能使查準率和查全率均衡的門限值。同時，通過實驗也證明了基于矢量量化的圖像檢索算法的有效性。
　　（2）考慮到僅靠單一特征檢索圖像在檢索精準度方面的不足，本文在顏

4、色特征的基礎上，融合了紋理特征檢索。在紋理特征方面，利用圓形鄰域的LBP算法提取紋理特征，鄰域內部分點的LBP值，通過雙線性插值得到，實現(xiàn)鄰域空間可變。得到圖像所有像素點對應的LBP值后，將LBP值分成間隔相等的區(qū)間，統(tǒng)計圖像像素點的LBP值落在每個區(qū)間的個數(shù)，最后形成LBP直方圖，完成紋理特征的提取。
　?。?）本文在融合顏色特征和紋理特征方面，采用了加權平均的方法計算圖像特征相似度,避免了分別計算顏色特征和紋理特征相似度復雜運