互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展，社交應(yīng)用如微博、貼吧以及云端計(jì)算等提供的一系列功能，讓每天上傳到互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化媒體信息匯聚成一個(gè)數(shù)據(jù)海洋。人們?cè)诰W(wǎng)上需要檢索的信息越來(lái)越多，查詢方式也越加多樣。然而這些海量數(shù)據(jù)通常都是通過(guò)文字描述來(lái)檢索，對(duì)圖像的檢索也是如此。圖像檢索從最開(kāi)始是基于文本檢索，然而隨著大量圖片的出現(xiàn)，體現(xiàn)出這一檢索方式的缺陷。如圖像的描述是人工且存在主觀性，將造成檢索查詢的大量工作量，且效率低下。從而出現(xiàn)了基于內(nèi)容的圖像檢索方式。

　　目前圖像檢索方法大多都是基于內(nèi)容，即根據(jù)圖像所包含的顏色、紋理、形狀等特征進(jìn)行檢索，也是迄今非常有效的檢索方式。人們對(duì)于一張圖像最直觀的第一印象就是顏色特征，而且某些顏色特征天生具有一定魯棒性，加上對(duì)圖像的特征描述簡(jiǎn)單有效，使之成為廣泛的圖像檢索途徑。

　　本文提出一種綜合顏色特征方法，采用了HSV （Hue色調(diào)，Saturation飽和度，Value亮度）量化每個(gè)分級(jí)顏色矩并歸一化與該分級(jí)顏色的頻數(shù)計(jì)算，將顏色矩和直方圖結(jié)合。在此還提出一種圖像分類方式，利用顏色熵和能量對(duì)圖像在顏色分布上大體分類進(jìn)一步擴(kuò)大差距，最后通過(guò)加權(quán)圖像分塊計(jì)算兩張圖像的相似性距離．并以此實(shí)現(xiàn)相似圖像的檢索精度。利用本文提出的顏色矩和圖像分類等方法取得很好的實(shí)驗(yàn)效果。
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