1、隨著多媒體技術(shù)、計算機技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，視覺信息飛速膨脹，基于內(nèi)容的圖像檢索由此得到關(guān)注。和基于文本的檢索技術(shù)不同，它主要根據(jù)圖像的顏色、紋理、形狀等底層視覺特征對圖像進行檢索。近幾年，隨著房價的上漲，家居建材也備受人們的關(guān)注。如何在各式各樣材質(zhì)和款式的建材中進行選擇是人們極為最關(guān)心的問題。因此本文圍繞著基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)展開，重點研究建材的圖像檢索。
　　 本文重點研究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下：
　　 (1)研究

2、了基于顏色特征和紋理特征的圖像檢索。在顏色特征上，研究了幾種常見的顏色空間(RGB顏色空間，HSV顏色空間以及Lab顏色空間等)，以及各種顏色空間之間的轉(zhuǎn)換；在紋理特征上，研究了紋理特征的表達方式(灰度共生矩，Tamura紋理特征，自回歸紋理模型，小波變換模型等)及紋理特征的提取方式，并通過對小波分解的研究，提出了一種改進的小波分解提取圖像紋理特征的方法，對圖像的高頻、中頻以及低頻部分進行有限制地再分解，避免多余地分解，能很好的將建材圖

3、像從其他圖像中區(qū)分出來。
　　 (2)在顏色特征和紋理特征的理論基礎(chǔ)上，針對建材圖像提出了一種將顏色特征和紋理特征融合的檢索方法。首先將圖像顏色特征和紋理特征分別提取出來，然后對顏色和紋理特征分配一定比例的權(quán)重，得到它們的綜合特征，再將綜合特征歸一化處理后得到的加權(quán)平均距離，作為相似性度量的依據(jù)，最后進行圖像檢索。
　　 (3)通過實驗，不僅驗證了本文提出的改進樹形小波變換方法對于建材圖像的檢索效果很好，還得出了在木材、