La teoría de la integración de características puede considerarse una teoría de la percepción, pero la extracción de características visuales utilizando dicha teoría dentro del marco CBIR es un problema difícil. Para abordar este problema, extraemos las características de color y borde basándonos en un modelo de características de integración múltiple y las utilizamos para la recuperación de imágenes. Se propone un descriptor de características visuales novedoso y muy sencillo pero eficiente, a saber, un histograma de características de integración múltiple, para la representación de imágenes y la recuperación de imágenes basada en el contenido. En primer lugar, una imagen en color se convierte del espacio de color RGB al espacio de color HSV, y se extraen las características de color y las diferencias de color. A continuación, se calculan las diferencias de color para extraer las características de borde mediante un conjunto de procesos de integración sencillos. Por último, la combinación de las características de color, borde y disposición espacial permite representar el contenido de la imagen. Los experimentos demuestran que nuestro método produce resultados comparables a los de otros métodos conocidos en tres conjuntos de datos que contienen 25.000 imágenes naturales. Los resultados son significativamente mejores que los del histograma BOW, el histograma de patrón binario local, el histograma de gradiente orientado y el histograma multitexto, y similares a los del histograma de volumen de color.
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