基于区域的CBIR图像检索方法研究进展.pptxVIP

基于区域的CBIR图像检索方法研究进展;;CHAPTER;;;;CHAPTER;将图像划分为多个区域，每个区域代表图像的一个部分或对象。常见的区域划分方法包括基于颜色、纹理、形状等特征的聚类或分割。;;;颜色直方图法：通过计算图像的颜色直方图来描述其颜色分布，进而进行相似度比较。这种方法简单有效，但对颜色的空间分布不敏感。

纹理分析法：利用纹理特征来描述图像的视觉内容。常见的纹理分析方法包括灰度共生矩阵、小波变换等。这些方法能够捕捉到图像的纹理信息，但对形状和结构的描述能力有限。

形状描述符法：通过提取图像中的形状信息来描述其内容。形状描述符可以是基于轮廓的（如Hu矩）、基于区域的（如傅里叶描述符）或基于骨架的（如中轴变换）。这些方法对形状的描述能力较强，但计算复杂度较高。

深度学习法：利用深度学习技术（如卷积神经网络）提取图像的高级特征，用于相似度计算和检索。深度学习方法能够自动学习到图像中的复杂模式和结构，通常具有较高的检索性能，但需要大量的训练数据和计算资源。;CHAPTER;;;;;CHAPTER;;;;;CHAPTER;;;;;CHAPTER;;;THANKS

FOR