基于颜色的图像检索系统

资 源 简 介

基于颜色的图像检索系统

详 情 说 明

图像检索系统是计算机视觉中的基础应用，其中基于颜色的方法因其实现简单且效果直观而广受欢迎。这类系统通常通过提取图像的颜色分布特征来建立索引，再通过相似度计算匹配查询图像。

核心实现思路可分为三步：首先将图像转换到HSV/ LAB等颜色空间，这些空间比RGB更能贴近人类对颜色的感知；然后计算颜色直方图作为特征向量，直方图的bin数量需要平衡计算效率和区分度；最后用余弦距离或巴氏距离等度量方式进行相似度排序。

实践中需要注意颜色量化和光照归一化问题——前者可通过减少直方图维度提升性能，后者则能消除环境光对颜色的干扰。系统优化时还可以结合空间信息，例如将图像分块后分别提取颜色特征。

这种基础方案虽然无法应对复杂场景，但对单色物体或色彩鲜明的图像效果显著，适合作为理解视觉特征的入门实践。进阶方向可以考虑融合纹理、形状等多维特征。