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图像检索算法的综述随着计算机科学的快速发展，图像检索技术也得到了极大的发展和突破。
图像检索是从图像数据库中获取相关图像的过程，主动的检索过程是通过输入查询图像，在图像库中进行搜索，以返回最符合查询图像的结果。
现代图像检索技术主要分为两个阶段：特征提取阶段和相似度比较阶段。
分别介绍如下：一、特征提取阶段1.颜色颜色是一种在图像中广泛使用的特征，计算机可以很容易地提取和比较图像中的颜色信息。
常见的颜色直方图方法是基于彩色空间的统计方法。
2.纹理纹理是一种可看作是由若干个相似或重复的形式元素构成的、呈现出一定规律性的二维空间形式单元，可以用来描述图像的细节特征。
纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器和局部二值模式等。
3.形状形状是一种能够捕捉图像主要信息的关键特征。
形状特征可以通过边缘检测等方法进行提取，主要包括边缘匹配、轮廓匹配等。
4.空间布局空间布局主要描述了图像中各个特征的相对位置和大小比例。
常用的方法包括关键点检测和图像分割等。
二、相似度比较阶段在特征提取阶段中，提取图像特征的方法产生了一组特征向量，需要将它们之间进行比较，以找到最相似的图像。
相似度比较方法包括欧几里得距离、余弦距离和皮尔逊相关系数等。
除以上传统方法外，深度学习在图像检索中也得到了广泛应用。
深度学习模型利用反向传播算法自动调整模型参数以最小化错误率。
当前，应用最广泛的深度学习模型是卷积神经网络（CNN）。
CNN能够对大量的图像数据学习到特征，从而实现图像检索或分类的高维特征提取和准确度提升。
作为目前最常用的图像检索算法，基于深度学习的图像检索模型在实际工程应用中也取得了很好的效果。
然而，仍存在一些问题需要解决，如如何提高性能、处理更复杂的图像数据和实现大规模并行计算等问题。
总的来说，图像检索算法是一个非常广泛的领域，目前在不断地研究和优化中。
各种不同的算法都有其自身的优点和应用场景，但也存在各种问题和局限性，需要不断地进行改进和优化。
基于颜色特征的图像检索技术[摘要]由于信息技术的飞速发展，用户对信息检索的质量要求也越来越高,特别是在图片检索方面，基于文本的图像检索技术（TBIR）已逐渐不能满足用户的需求。
基于内容的图像检索技术（CBIR）开始被关注，CBIR技术检索的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置关系等。
本文介绍基于颜色特征的几种检索方法基本原理和实现过程。
【关键词】RGB；HSV；颜色百分比；颜色直方图引言颜色特征是彩色图像中最显著、最直观的视觉特征，也是在图像检索中使用最为广泛的低层特征层特征。
颜色能够有效的表达图像的全局信息，因而被许多现有的图像检索系统所采用。
目前绝大多数图像的格式都是以RGB形式表达的。
在检索时，最常用的是比较符合人眼视觉特征的HSV空间，此外，还可以选择L*a*b*、HIS、YCrCb、CMYK等其他一些颜色空间。
1．颜色百分比在一幅大小为M×N的图像中，某种颜色的像素占总的像素的比例。
在图像中，不同的颜色比例会产生不同的效果。
某几种颜色按一定的百分比混合可以组成新的颜色。
颜色百分比也可以用于图像检索。
在图像检索时，首先输入某几种颜色的百分比（如红色20%、绿色50%、蓝色30%），然后通过比较图像数据库中图像颜色百分比的距离来确定颜色百分比相似度，距离值越小就越相似，反之，则差别较大。
2．颜色直方图颜色直方图是最常用的颜色特征表达方法，它表示图像中每一种颜色与其出现频率间的统计关系，适于描述那些难以进行自动分割的图像。
颜色直方图可以基于不同颜色空间。
如RGB、HSV、CMYK、L*a*b*、YUV、Ycc等颜色空间。
颜色直方图的计算：通常是统计各个颜色子空间像素的比例。
可用如下公式表示。
Pi=ni/N，其中N为图像的总像素数，ni表示第i个颜色子空间的像素数，pi表示第i个颜色子空间出现的相对频数。
比较颜色直方图的相似度可以用欧拉距离来衡量（p为图像库任意图像，q为查询目标，n为颜色子空间数）。
人工智能及识别技术本栏目责任编辑：李桂瑾电脑知识与技术１引言基于内容的图象检索技术是９０年代以来新兴的一项图像检索技术，它融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术，将图像的视觉特征作为特征向量进行提取，然后将示例图像的特征向量与系统中存储图片的特征向量进行相似度比较，按相似度大小排列返回给用户。
基于内容的图象检索技术按照不同的特征向量提取可分为基于颜色的、基于纹理的和基于形状的图象检索。
颜色特征是图像检索中所使用的最直观的视觉特征，它对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小，具有较高的稳健性。
因此基于颜色的图象检索技术是基于内容的图像检索技最常用最基本的方法。
而选取什么样的颜色空间对检索结果影响非常大。
２颜色空间颜色是图像内容的最基本的元素，选择一个符合人眼视觉特性的颜色空间对于利用颜色特征进行图像检索至关重要。
２．１ＲＧＢ颜色空间在目前提出的多种颜色空间中，ＲＧＢ颜色空间是实际应用中最多的一种。
ＲＧＢ颜色空间分三个通道：红（Ｒｅｄ）、绿（Ｇｒｅｅｎ）和蓝（Ｂｌｕｅ），分别反映了颜色在某个通道上的亮度值。
对图像而言，其颜色的表现也是通过ＲＧＢ三个色彩分量组合而成的。
ＲＧＢ颜色空间的缺点在于，一是改变一个颜色时，三个通道上的颜色全部需要修改；二是它不是一个均匀颜色空间，颜色空间上的距离，并不能代表人眼视觉上的颜色相似性。
２．２ＨＳＶ颜色空间据研究表明，人眼对颜色的感知是三维的，找到符合人眼视觉特征的模型是利用颜色特征进行图像检索的关键。
最早也是最简单的颜色表示法是利用红绿蓝三原色相加的原理，用ＲＧＢ值表示颜色。
这种表示法虽然简单但是没有直感，也就是说，给定某一ＲＧＢ值，人们无法感知所对应的颜色。
在许多实用系统中，大量应用的是ＨＳＶ［８］空间，这个空间是由色度（Ｈｕｅ），饱和度（Ｓａｔｕ－ｒａｔｉｏｎ），亮度（Ｖａｌｕｅ）三个分量组成，与人的视觉特性比较接近，其中亮度（Ｖ）表示颜色的明暗程度，主要受光源强弱影响，色度（Ｈ）表示不同颜色，而饱和度（Ｓ）表示颜色的深浅。
基于颜色直方图的图像检索算法研究近年来，随着数字图像的大规模应用，图像检索技术已经成为了计算机视觉领域的热门研究方向。
基于内容的图像检索技术是其中最为重要的一种，在利用颜色、纹理、形状等图像特征实现图像检索的方法中，基于颜色直方图的图像检索算法备受关注和推崇。
本文将对该算法进行深入的研究和探究，旨在加深人们对于该算法的认识和了解。
一、颜色直方图的构建原理颜色直方图是一种表示图像颜色分布的方法，通过将图像中每一个像素的颜色值分配到相应的颜色区间中，然后累加各区间的像素数目，最终得到的一张颜色频次分布直方图，即为颜色直方图。
构建颜色直方图需要进行以下步骤：1. 设定颜色分量划分区间。
一般情况下，将RGB三个分量分成16×16×16的划分区间，得到4096个颜色分量；2. 对于一张待检索的图像，遍历其每个像素，将其RGB值分别映射到16×16×16颜色分量划分区域中，计算每个区域内像素数量，最终得到一幅4096维的颜色直方图。
二、基于颜色直方图的图像检索算法基于颜色直方图的图像检索算法（CBIR）属于一种典型的基于内容的图像检索方法，首先将待检索图像的颜色直方图和数据库中已知图像的颜色直方图进行比较，计算它们之间的相似度，将相似度高的图像作为检索结果返回给用户。
CBIR算法具体包括以下步骤：1. 对图片进行预处理，提取出颜色直方图；2. 对于每一张待检索的图像，计算该图片颜色直方图与数据库中每张图像颜色直方图之间的相似度。
相似度计算方式一般采用欧式距离、切比雪夫距离、余弦距离等方式进行计算。
通常情况下，欧式距离的计算方式是最为常见的方法；3. 将相似度高的图像作为检索结果展示给用户；4. 用户可根据检索结果向系统提出进一步检索请求，不断优化检索结果。
三、基于颜色直方图的图像检索算法的优缺点基于颜色直方图的图像检索算法具有以下优点：1. 颜色直方图能够准确描述图像的颜色分布及特征，对各种图像类型都适用；2. 颜色直方图具有较高的计算效率，能够满足大规模图像检索的需求；3. 相较于其他基于内容的图像检索方法，基于颜色直方图的图像检索算法表现较为稳定，对噪声的容忍度较好。
