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颜色是图像非常重要的视觉特征之一，利用颜色特征进行图像检索，一方面要解决图像中颜色特征的提取难题，另一方面要解决如何用数值来有效的表示图像在颜色上的相似程度。从图像理解的角度来看，图像内容应当是用层次结构来描述的，若图像数据库能按语义进行分类，将能更有效地进行图像检索，这样就产生了基于图像内容进行高级语义分类的需求。本文从图像颜色特征出发，着重探讨了几种不同的图像检索匹配模型，并进一步对图像的自动分类技术作了初步研究：
(1)建立距离度量函数来表示图像在颜色上的相似程度，采用“绝对值距离匹配算法”、“欧式距离”、“X2距离”、“X2距离与划分子块结合”、“RGB颜色模板”、“L*a*b*空间彩色距离”、“HSV空间彩色距离”、“边缘拟合”和“加权综合算法”作为检索匹配的计算方法，并编写了检索软件，通过实际检索测试，不同的方法均能检出具有和目标图像相近似的颜色特征的图像，其中基于颜色特征的“边缘拟合”和“加权综合算法”有独到的创新之处。
(2)针对图像分类过程中高维特征向量处理、合适的描述符集合选择难题，提出了一种新的图像分类方法。使用模糊集中的语义贴近度概念来检验图像特征属性间的数据依赖关系，以达到属性约简，图像分类规则推导的目的。由模糊决策表出发，定义了图像类别隶属度函数来自动判断图像的类别。