基于有意义区域的颜色检索算法

？颜色直方图方法是基于内容的图像检索系统中最常用的一种技术，然而，经典的颜色直方图方法存在诸多缺陷，例如不能表示图像中颜色的空间分布信息。为此,提出了一种基于有意义区域的颜色检索算法，即首先计算图像的颜色聚合度，据此确定图像分割方法，对聚合度较高的图像利用区域生长方法进行分割，对聚合度较低的图像进行简单的分块，提取各区域的颜色特征并动态加权求和进行检索。该方法不仅保持了经典直方图简单方便的特点，而且有效地将空间信息集成到直方图中。在cbir原型系统（dmir）上的实验表明，该算法明显优于经典颜色直方图。