1、隨著多媒體技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)來(lái)源的不斷擴(kuò)大，數(shù)字圖像容量正以驚人的速度增長(zhǎng)。這些數(shù)字圖像中包含了大量有用的信息，為了能夠從海量的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中準(zhǔn)確、快速地找到用戶所需要的內(nèi)容，基于內(nèi)容的圖像檢索(Content—Based ImageRetrieval，CBIR)技術(shù)得到了廣泛關(guān)注，并且已成為國(guó)際學(xué)術(shù)界研究的一個(gè)熱點(diǎn)。 基于內(nèi)容的圖像檢索是利用顏色、紋理、形狀等底層特征和語(yǔ)義等高層特征進(jìn)行檢索圖像，由于圖像背景通常

2、占據(jù)圖像的較大部分，在提取圖像特征的過(guò)程中，對(duì)圖像中主要目標(biāo)的特征造成了一定影響，使得基于全局特征的圖像描述不能很好地反映圖像的語(yǔ)義特征。經(jīng)典的顏色直方圖法雖具有計(jì)算簡(jiǎn)單、平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變等特性，而且抗噪聲能力強(qiáng)，但其無(wú)法反映顏色的位置特性，難以區(qū)分顏色組成相似但是空間分布不同的圖像。針對(duì)以上問(wèn)題，在參考了大量國(guó)內(nèi)外最新研究成果和進(jìn)行深入探索實(shí)驗(yàn)之后，本文在概述圖像檢索的背景意義、研究現(xiàn)狀和應(yīng)用領(lǐng)域的基礎(chǔ)上，綜述了圖像檢索的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

3、、檢索方法的技術(shù)分類、相似性度量方法和系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)方法，重點(diǎn)介紹了基于顏色特征的圖像檢索，并提出一種新的檢索方法：利用Otsu法對(duì)圖像分割來(lái)提取目標(biāo)區(qū)域，該方法更加有利于基于內(nèi)容的圖像檢索；在基于顏色特征的檢索方面，選用HSV顏色空間，并介紹了RGB空間與HSV空間的轉(zhuǎn)化方法。為了降低顏色特征的維數(shù)和系統(tǒng)開銷，對(duì)顏色空間進(jìn)行量化以降低維數(shù)。并且使用了一種改進(jìn)的扇形圖像分割方法，該方法首先將圖像進(jìn)行分塊，然后結(jié)合顏色直方圖進(jìn)行特征提取，選