1、隨著大容量存儲設備和數(shù)字化設備的出現(xiàn)和廣泛使用，以及多媒體技術和網絡技術的迅速普及，圖像已經成為信息載體的主要形式之一，并且呈現(xiàn)指數(shù)級的增長趨勢。圖像檢索技術被提出來用于從浩瀚的圖像數(shù)據庫中檢索到所需要的圖像，先后經歷了基于文本的圖像檢索和基于內容的圖像檢索兩個階段?；趦热莸膱D像檢索使人們從基于文本圖像檢索方式的枯燥、繁重的標注工作解脫出來，獲得了廣泛的關注，并成功用應用到了醫(yī)療、教育、數(shù)字圖書館、軍事、工業(yè)與商業(yè)等領域。
　　

2、 目前圖像檢索技術的許多問題仍然需要進一步的研究，沒有一種圖像特征對所有圖像的內容表示都適合，大規(guī)模圖像數(shù)據庫檢索的實時性需求也日益突出，在圖像低層特征與高層語義之間建立直接聯(lián)系仍然是一個開放問題。本文以基于內容的圖像檢索技術(CBIR)為研究對象，深入探討了CBIR中基于綜合特征和基于顯著點的圖像檢索技術。論文工作的主要內容和研究成果如下：
　　 ①闡述了圖像檢索技術的研究背景、研究意義以及圖像檢索技術的發(fā)展歷史。介紹了基于

3、內容的圖像檢索的研究現(xiàn)狀和研究熱點；對基于圖像內容檢索的底層特征提取算法、相似性度量方法以及性能指標準則進行了詳細討論。
　　 ②提出了基于綜合特征的圖像檢索方法。特征提取是基于內容的圖像檢索的關鍵步驟，本論文首先對經典的圖像底層特征提取算法進行了學習，重點對紋理特征中的塊逆概率差(BDIP)和主顏色特征中的線性分塊算法(LBA)進行研究。經分析，發(fā)現(xiàn)采用BDIP值的一二階矩作為圖像特征時特征維度較大，并且對子塊進行分類時采用均

4、值進行二分容易使屬于同一目標的子塊被分割到不同的類別中去。針對以上問題，論文提出了一種新的紋理特征--主塊逆概率差值(DBDIP)，首先提取原始圖像的彩色BDIP圖像，然后計算彩色BDIP圖像中的主要紋理值及其比例作為紋理特征?；贚BA和DBDIP實現(xiàn)了基于綜合特征的圖像檢索方法。實驗結果表明DBDIP能很好地表征圖像內容，從而使得所提出的圖像檢索方法具有較高的召回率和正確率。
　　 ③提出了一種新的自動提取顯著點的算法，并在