基于hsv和纹理特征的相容near度量方法

基于内容的图像检索是图像处理研究的重点,而相似性度量是其核心问题。基于near集的tnm(tolerancenearnessmeasure)方法在仅提取图像的灰度值特征时比irm(integratedregionmatching)检索结果更好。基于tnm与人类视觉近似的特点,将灰度值替换为面向用户视觉的hsv(hue,saturation,value)颜色空间,分别提取图像的灰度值(grey)+纹理(texture)、hsv+纹理两组特征。使用irm和tnm算法对10类图像进行检索,对其检索结果进行比较分析,结果表明使用tnm算法提取的图像的hsv+纹理特征与人类视觉更加近似,效果更佳。