底层内容特征的融合在图像检索中的研究进展

在基于内容的图像检索中,提取颜色、纹理、形状或空间信息等底层特征是目前最常用且简便的表征图像的方法。但使用单一底层特征容易忽视特征间的相互联系,无法对图像以各种形式提供的信息加以充分利用,限制了众多特征联合诠释图像的可能性。底层内容特征的融合可以全面同时互补地表示图像中包含的各类信息,有效地利用特征间的联系,提高了图像内容表示的效率和精度。该文对现有的底层内容的融合特征提取算法进行总结,提出了一种以融合的层次及融合内容为依据的分类体系,指出了基于融合特征的图像检索现今存在的问题以及一些可能的研究方向。