基于新的空间关系特征的图像检索方法

图像与图像之间没有清晰的空间结构,这样就不能有效利用图像间空间结构上的相关性信息,针对此问题提出一种基于新的空间关系特征的图像检索方法。首先,提取待查询图像在内的全部图像的特征向量。然后,计算特征向量每两个之间的相似性,形成相似性矩阵。将相似性矩阵的列集合作为新特征向量,命名为新的空间关系特征向量,从而将原来的特征向量映射到一个欧氏空间上。最后,在新特征空间上计算相似性,特征向量之间的相似性问题就转化为新的空间关系特征向量之间的相似性问题。在新特征空间上,图像与图像之间的空间结构变得清晰了,有利于图像检索准确度的提高。在Corel数据库上进行实验,所提方法在平均检索查准率、查全率-查准率和可视化评价指标上都优于基于颜色直方图的图像检索方法。结果表明,基于新的空间关系特征的图像检索方法有效利用了图像间空间结构上的相关性信息,具有更好的检索效果。