基于内容的图像检索的相似度测量方法

图像特征匹配是基于内容的图像检索（Content based image retrieval，CBIR）实现的一个关键环节，而图像特征的匹配主要依赖于图像特征之间的相似度测量。为了提高CBIR的检索性能，本文提出了一种有效的相似度测量方法——基于图像k近邻的相似度测量（Similarity measure based on k-nearest neighbors of images，SBkNN）方法。在该方法中，查询图像与被检索图像的相似度通过计算这两幅图像属于同一语义（无论是哪种语义）种类的联合概率来衡量，而此概率可分别通过分析这两幅图像与各自近邻图像的距离得到。最后利用Corel5k数据集对本文所提出的SBkNN方法和传统的相似度测量方法进行了对比。实验结果表明，在CBIR中使用本文提出的SBkNN方法，有效地提高了CBIR的检索性能。

Effective Similarity Measure Method for Content-Based Image Retrieval