题目：基于内容的图像检索方法与关键技术研究

随着多媒体技术的飞速发展，作为其主要内容的图像、视频等也日益增多。尤其是互联网上的图像数据越来越庞大，为了有效、快速地查询和检索图像库中的图像，基于内容的图像检索技术（CBIR）便产生了。该方法主要是在检索图像时，对于给定的示例图像自动提取其特征值向量，并根据采取的相似性度量方法，将其特征与特征库中的特征向量进行比较，依此从图像库中检索出与示例图像最相似的图像。由此可知，对于示例图像特征提取的优劣直接影响着检索结果。
    基于内容的图像检索技术研究至今已有十几年的研究史，取得了许多研究成果，但是仍无法充分满足用户的要求。其中最主要的难题就是图像内容的低层视觉特征与用户检索时具有的高层语义之间的存在差距，这也是计算机视觉、图像理解和模式识别等领域的一个难点问题。因此研究图像内容的低层视觉特征、以及图像之间的相似性度量都是很有意义的课题，其应用领域广泛同时也面临着挑战。
本文对基于内容的图像检索技术进行了研究，主要包括以下几个方面：
首先，阐述了基于内容的图像检索理论及其发展概况，并详细探讨了其中的一些关键技术、索引技术及检索结果的评价准则。
其次，系统地分析了基于内容的图像检索中利用颜色特征和纹理特征的图像检索方法，并重点研究了几种颜色特征及其在不同颜色空间中的提取技术，以及基于灰度共生矩阵的纹理特征提取技术。并在此基础上实现了部分基于颜色特征和灰度共生矩阵的特征算法。由于单一颜色特征或者纹理特征的提取算法都有其自身的局限性，因而得到的检索结果不能最大限度地满足用户的需求。
最后，文中提出了基于融合特征的图像检索算法，主要是把前面的颜色特征和纹理特征结合在一起进行检索，这一算法由于不仅充分考虑图像颜色的丰富信息，而且也详细考虑了图像纹理结构的信息，二者结合使得检索结果较好，查准率和查全率较高。 
    基于内容的图像检索所涉及的知识范围较为广泛，本文中主要对其中的两项关键技术及其二者的融合进行了详细地讨论与实现，以后将继续在更多特征的综合方面进行深一步的研究与探讨。