1、“.....另外还要考虑到示例图像可能不在检索图像库中的情况，所以在预处理时，难以计算出图像之间的距离。综上所述，在算法中，在计算距离之前的步骤，都可以放到预处理模块中进行，以减少检索时时间的消耗。对于节提出的空间分量距离综合算法，预处理模块可以包含颜色空间转换量化求直方图。由于三个分量的直方图数分别是，考虑特征的提取是基于个子区域的，所以对于每幅图像，预处理后需要个整数大小的存储空间来保存颜色特征。对于节提出的滤波结合图像锐化算法，预处理模块可以包含图像锐化滤波计算均值和方差特征矢量的构造和归化。由于特征矢量由对均值和方差构成，考虑特征的提取是基于个子区域的，所以对于每幅图像，预处理后需要个浮点数大小的存储空间来保存纹理特征。由于在大多数系统中，整数和浮点数在计算机系统种占用的空间大小是致的，可见，对于幅图像，只需要付出个整数大小的存储空间，就可以在检索时节省相当多的计算量，从而提高检索的速度。需要指出的是，根据数据存储的方式不同，实际存储的数量可能会比理论值稍大......”。

2、“.....就是计算图像间的距离时，颜色特征距离和纹理特征距离的权重分配。单独使用颜色特征和单独使用纹理特征进行检索的性能如下，由于结合了区域分块，颜色特征的检索性能跟第三章中的数据相比性能略有提高南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章基于颜色和纹理的综合检索实验系统表单独使用本文提出的空间分量距离综合算法的检索效果结合区域分块统计量类别平均查全率最高查全率最低查全率飞机黄花人脸马海岸木板平均查全率表单独使用本文提出的滤波结合图像锐化算法的检索效果结合区域分块统计量类别平均查全率最高查全率最低查全率飞机黄花人脸马海岸木板平均查全率比较基于颜色检索和基于纹理检索时的性能，发现基于颜色的检索性能要明显优于基于纹理的检索。与基于纹理的检索相比，基于颜色的检索在个类别的图像中，有个类别的检索性能有较大的优势，但是对于类别马中的图像，基于颜色检索的性能明显要低于其它类别，甚至低于基于纹理检索的性能......”。

3、“.....发生这种情况跟图像中马的毛色不同有关。对于基于颜色的检索，当用户想要检索马的图像时，虽然大多数马的毛色是棕色，但是图像库中也存在毛色是白色黑色等其他颜色的马的图像。如果用户使用棕色的马作为示例图像，虽然偶尔因为背景如绿色的草地相似，也能检索出白马或者黑马，但是在这种情况下，检索的平均查全率往往会明显降低。而无论是棕色的马，白色的马，还是黑色的马，其毛皮的纹理是相似的，下面是以幅包含棕色马的图像作为示例图像，进行检索的结果南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章基于颜色和纹理的综合检索实验系统图基于颜色特征的检索结果图基于纹理特征的检索结果南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章基于颜色和纹理的综合检索实验系统从检索结果可以看出，基于颜色检索在返回的前幅图像中，共有幅是马的图像，但返回图像中的马几乎都是棕色或相近的颜色，只有幅图像图中加方框的图像出现了具有白色皮毛的马。而基于纹理的检索在返回的前幅图像中，共有幅是马的图像......”。

4、“.....与基于颜色的检索相比，基于纹理的检索取得了更好的检索效果。所以在基于颜色的检索中引入纹理特征，有助于减弱相关图像的颜色差异对检索性能的影响。从实验数据中，可以定性地判断出，在分配权值的时候，要想使检索系统取得较高的整体性能，应该给颜色特征分配较大的权值。下面是颜色特征和纹理特征分配不同权值时，对于各个类别的图像，检索系统的性能图平均查全率随纹理特征权重变化的曲线图六个类别南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章基于颜色和纹理的综合检索实验系统从曲线图中可以发现，个类别中有个类别随着纹理特征所占比重的加大，平均查全率都经历了先逐渐上升，然后逐渐下降的过程。这过程在曲线上所形成的尖峰所对应的比例，就是颜色特征和纹理特征的最佳比例，类别马海岸和木板的三幅曲线可以明显地看出这种特征，类别黄花和人脸也具有这种特征，但是没有前面三个类别明显。由于类别飞机基于颜色特征检索的平均查全率比基于纹理检索的平均查全率高出之多......”。

5、“.....所以飞机这个类别随着纹理特征占的比重的加大，平均查全率直线下降。下面是颜色特征和纹理特征分配不同权值时，检索系统的整体性能图平均查全率随纹理特征权重变化的曲线图所有类别平均从图中可以看出，当颜色特征占，纹理特征占时，检索系统的平均查全率最高。因此，本文在综合颜色特征和纹理特征时，使用如下公式来计算总的图像间的距离下面是按以上公式综合颜色和纹理特征后的检索结果南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章基于颜色和纹理的综合检索实验系统图综合颜色特征和纹理特征的检索结果从检索结果可以看出，综合颜色特征和纹理特征之后，检索返回的前幅图像中共有幅是马的图像，与单独使用颜色特征和单独使用纹理特征进行检索相比，分别多出了幅和幅。同时，检索结果中有幅出现了毛色为白色的马，比单独使用颜色特征进行检索时多了幅。可见，对于实验所使用的图像库，这种综合颜色特征和纹理特征的方案能够取得了较好的检索效果。检索算法的稳定性确定纹理特征和颜色特征的权值时，使用的图像库仅具有幅图像......”。

6、“.....为了检验图像库增大后检索系统性能的稳定性，将图像库的容量增大倍，图像的数量增大到幅，即每个类别的图像数增加到幅，再将图像库中的每幅图像依次作为示例图像进行检索，并计算所有图像的平均查全率和平均查准率。下图是显示了图像库增大前和增大后平均查准率随着平均查全率变化的折线图见节南京邮电大学硕士研究生学位论文第五章基于颜色和纹理的综合检索实验系统图图像库增大前后的曲线图从图中可以看出，增加图像库中的图像数量后，在保持相同的平均查全率的情况下，系统的平均查准率只有的下滑。可见，虽然图像库的数量增大了倍，但是检索性能的下降相当有限的，本文的检索算法在图像库增大的情况下，具有定的稳定性。本章小结本章首先针对建立基于颜色和纹理的图像检索系统时，涉及到的些细节，如图像尺寸规范化，预处理等提出了自己的些意见。然后综合运用本文提出的空间分量距离综合算法和滤波结合图像锐化算法建立基于颜色和纹理的图像检索系统，通过实验确定检索时颜色特征和纹理特征的权重，并对检索图像库增大后......”。

7、“.....实验表明，对于实验中使用的图像库，使用颜色特征进行检索的效果要好于使用纹理特征进行检索的效果，当颜色特征的权重取，纹理特征的权重取时，检索的平均查全率最高。图像库增大倍后，对应相同的平均查全率，检索算法的平均查准率下滑并不明显，算法具有定的稳定性。南京邮电大学硕士研究生学位论文第六章总结与展望第六章总结与展望网络和多媒体技术的飞速发展带来了丰富的图像资源，如何从这些海量信息中进行有效的检索成为个亟待解决的问题。基于内容的图像检索技术正是解决该问题的种有效的方法，但是目前还没有成熟的系统，许多技术还在研究之中。本文在总结和分析了国内外相关研究的基础上，重点研究了基于颜色和纹理特征的图像检索方法。本文的工作主要在以下几个方面在基于颜色特征的检索方面，提出了空间分量距离综合算法。该算法在颜色空间下，对三个分量分别进行量化，并计算两幅图像间对应分量的距离，最后引入颜色空间非等间隔量化后构造特征矢量的公式公式，来综合三个分量的距离，作为两幅图像最终的距离......”。

8、“.....该算法在保持算法较低的量化数的基础上，对于光照强度的变化具有更好的鲁棒性，同时，该算法可以有效降低主色与示例图像有较大差异的图像对检索结果的干扰，对于实验中使用的图像库，提高了检索的查全率。在基于纹理特征的检索方面，提出了滤波结合图像锐化算法。该算法在滤波之前，加入了图像锐化的步骤。本文通过实验，比较了滤波选取不同参数时的检索效果，以及不同锐化算子跟滤波结合时的检索效果。实验表明，使用滤波结合图像锐化算法检索的结果与单独使用滤波算法检索的结果相比，相关图像序号更加靠前。特别是锐化算子跟滤波结合提取纹理时，能够取得最好的检索效果。本文使用空间分量距离综合算法和滤波结合图像锐化算法，同时运用基于区域的特征提取技术，并考虑到些检索系统的实际需求，建立了基于颜色和纹理的图像检索实验系统，通过实验确定了进行综合特征检索时，颜色特征和纹理特征的参考权重。检索结果表明，对于实验中使用的图像库，按照实验得到的参考权重，检索系统能够取得较好的检索效果，当图像库的容量增大时......”。

9、“.....基于内容的图像检索是个跨越多学科的新型课题，其出现就得到了迅猛发展，并且现在已广泛地应用于各个领域，但毕竟由于还处于研究的初级阶段，各种检索方法无论是在检索的要求方面，还是在检索精度方面，都有很大的缺陷，本课题作为基于内容的图像检索的部分，研究了基于颜色与纹理的图像检索方法，虽然这些方法对于图像的检索南京邮电大学硕士研究生学位论文第六章总结与展望具有较大的促进作用，但仍有些问题值得去研究。首先是颜色的相似性度量。由于任何颜色空间都是人为定义的，人眼感觉相似的颜色在颜色空间中，未必处于相邻的位置。简单的使用颜色空间中的几何距离来度量颜色的相似性，往往会与人的感觉不致。在基于颜色特征的检索结果中也可以看出来，出现了些明显颜色不同的图像，就是这种现象导致的。因此，寻找更接近视觉的颜色相似性度量方法，是进步研究的课题。其次，滤波器的参数的选取。由于设计滤波器需要确定很多参数，般情况下，这些参数都是通过大量实验来确定。然而......”。