1、隨著互聯(lián)網的發(fā)展，各種圖像信息日益豐富，基于內容的圖像檢索成為一個熱門的研究課題。本文在大量基于內容的圖像檢索文獻的基礎上，對基于顏色和紋理的圖像檢索進行了研究，并對用顏色、紋理及兩者相結合的方式進行圖像檢索的算法進行了實驗。主要研究內容如下：
　　 (1)在基于顏色特征的檢索方面，本文從Tahoun算法得到啟發(fā)，提出了HSV空間分量距離綜合算法。該算法選擇HSV顏色空間，首先采用非等間隔量化的方法對示例圖像中的像素進行量化，然

2、后分別求出HSV顏色空間的三個分量的直方圖，接著分別計算三個分量的直方圖與圖像庫中的圖像對應分量的直方圖間的曼哈頓距離，得到兩幅圖像對應分量間的距離，即H分量間的距離、S分量間的距離和V分量間的距離，最后提出引入HSV顏色空間非等間隔量化后構造特征矢量的公式，用來計算兩幅圖像之間最終的距離。實驗表明，該算法在保持Tahoun算法較低的量化bin數(shù)的基礎上，對于光照強度的變化具有更好的魯棒性，同時該算法可以有效降低主色與示例圖像有較大差異

3、的圖像對檢索結果的干擾，對于實驗中使用的圖像庫，提高了檢索的查全率。
　　 (2)在基于紋理特征的檢索方面，本文提出了Gabor濾波結合圖像銳化算法。該算法在Gabor濾波之前，加入了圖像銳化的步驟。本文通過實驗，比較了Gabor濾波選取不同參數(shù)時的檢索效果，以及不同銳化算子跟Gabor濾波結合時的檢索效果。實驗表明，使用Gabor濾波結合圖像銳化算法檢索的結果與直接使用Gabor濾波算法檢索的結果相比，相關圖像排列更加靠前，同

4、時，使用Gabor濾波結合圖像銳化算法檢索的結果中前15幅圖像中，不相關圖像從視覺上更接近示例圖像。特別是Sobel銳化算子跟Gabor濾波結合提取紋理時，能夠取得最好的檢索效果。
　　 (3)本文綜合運用HSV空間分量距離綜合算法和Gabor濾波結合圖像銳化算法，同時應用基于區(qū)域的特征提取技術，建立了基于顏色和紋理的圖像檢索實驗系統(tǒng)，通過實驗確定了進行綜合特征檢索時，顏色特征和紋理特征的參考權重。對于實驗中使用的圖像庫，采用實