后把直方图作为图像的颜色特征进行图像检索。除了直方图方法外,有代表性的基于颜色特征的图像检索算法还有:参考颜色表法,颜色对法等。Р其二,基于纹理特征的图像检索Р在基于纹理特征的图像检索中,采用的纹理特征主要有Tamura纹理特征(如粗糙度,对比度与方向度等)与灰度共生矩阵纹理特征(如反差,能量与灰度相关)。随着小波变换在图像纹理分析中的广泛应有,人们采用小波变换的系数特征作为图像的索引,也取得了很好的效果。Р其三,基于形状特征的图像检索Р在二维图像空间中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,因此,形状特征的描述包括轮廓边界的描述与边界所包围区域的描述。基于形状特征的图像检索方法大多利用轮廓特征或区域特征建立图像索引。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界,而图像的区域特征则关系到整个形状区域。采用形状特征进行检索时,用户通过勾勒图像的形状或轮廓,从图像库中搜出与该形状类似的图像。形状是描述图像内容的本质特征,在实际检索中形状特征的表达和匹配经常采用最为简便的方法,即用形状参数(Shape Factor),如矩、面积、周长等定量测度来描述图像形状并进行匹配;也可以分割图像,进行边缘提取,得到目标的轮廓线,针对轮廓线进行形状特征检索[6]。Р2.2.2基于形状特征的图像检索应用领域Р图像检索技术从关键字标注的图像检索,到基于内容的图像检索,再到目前应用于特定领域的形状特征图像检索,人类在图像检索方面已经进行了很多有意义的探索,其中基于形状特征图像检索技术是一个具有很强理论背景的研究领域,从图像检索技术本身来看,研究的技术领域已包括纹理和图形形状分析与识别图像处理并行系统、图像处理技术的软硬件设计等,但实质上又与实际应用紧密结合[7]。20世纪90年代,随着信息社会的到来,图像检索技术被广泛应用于各个领域。Р目前基于形状特征的图像检索已经运用在很多领域Р⑴公安的罪犯数据;
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