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1、基于改進的顏色直方圖的圖像檢索算法作者：????來源：blog.csdn.net/tember/archive/2006/06/05/773456.asp????發(fā)表時間：2006-06-05????瀏覽次數：1819????字號：大??中??小基于內容的圖像檢索(CBIR)所謂基于內容圖像的檢索是指由圖像分析軟件對輸入的圖像先進行圖像分析，根據圖像中物體或區(qū)域的顏色(color)、形狀(shape)或紋理(texture)等特征以及這些特征的組合，自動抽取特征，在將輸入圖像存入圖像庫的同時將其相應的特征向量也存入與圖像庫相連的特征庫。在進行檢索圖像時，對每一幅給定的查詢
2、圖，進行圖像分析，并提取圖像特征向量。將該圖像的特征向量和特征庫中的特征向量進行匹配，根據匹配的結果到圖像庫中搜索就可以提取出所需要的檢索圖。這是一種基于圖像固有屬性的機械匹配，特別適用于檢索目標明確的查詢要求(例如對商標的檢索)，產生的結果也比較準確。目前這種較成熟的檢索技術主要應用于圖像數據庫的檢索。在基于Web的圖像搜索引擎中應用這種檢索技術雖還具有一定的困難，但已有部分圖像搜索引擎進行了嘗試，如、yahoo,WebSEEK就提供了基于圖像的形狀或顏色直方圖的粗陋的可視檢索功能。??基于內容的圖像檢索是一個逐步求精的過程，大致可以經過以下幾個步驟:(1).特征提取對
3、圖像數據進行自動或半自動的特征提取，提取用戶感興趣的、適合檢索要求的特征。特征提取可以是全局性的，如整幅圖像，也可能是針對某個目標，如圖像中的子區(qū)域等。(2).圖像匹配在選取了特征之后，需要選擇或尋找適當的判別準則，從而判斷出待識別的圖像的特征與數據庫中的哪些圖像的特征最接近。常用的度量準則是距離度量法。(3).結果輸出，將滿足一定相似性條件的一組候選結果按相似度大小排列后返回給用戶。(4).特征調整，對系統(tǒng)返回的結果可通過瀏覽來挑選，直至找到滿意的結果，或從候選結果中選擇一個示例，經過特征調整，形成一個新的查詢。圖像特征的提取的方法圖像特征提取的好壞，將直接影響著圖像檢
4、索系統(tǒng)的性能，特征提取是基于內容的圖像檢索的基礎。特征的提取可以分為手工提取、半自動提取和自動提取。這在很大程度上依賴于圖像處理技術的發(fā)展。從圖像中提取出來的圖像特征，主要分為三個層次:低層次、中層次和高層次。低層次的圖像特征是形狀、紋理、顏色、輪廓等圖像某一方面的特征。高層次的圖像特征是在圖像中層次特征基礎上的再一次抽象，它賦予圖像一定的語義信息，是圖像所包含內容的一種抽象概括，也是基于內容的圖像檢索所要達到的最終目標。本文主要是針對顏色特征的提取進行研究。基于顏色特征的圖像檢索在圖像的形狀、顏色、紋理等特征中，顏色特征是最顯著、最可靠、最穩(wěn)定的視覺特征，是人識別圖像的
5、主要感知特征。相對于幾何特征而言，顏色對圖像中子對象的大小和方向的變化都不敏感，具有相當強的魯棒性。同時，在許多情況下，顏色又是描述一幅圖像最簡便而有效的特征。人們對于一幅圖像的印象，往往從圖像中顏色的空間分布開始。所有這些都促使顏色成為基于內容的圖像檢索所采取的主要手段之一。對于基于顏色特征的圖像檢索，科學工作者們提出了多種方案。譬如顏色直方圖、主色調、顏色矩(ColorMoments)，顏色集(Colorsets)、聚類、掃描線投影等檢索算法，顏色直方圖是目前較常使用的檢索方法。特征提取與圖像子塊的劃分特征提取是圖像分析和識別的基礎。特征提取的方法是決定圖像檢索系統(tǒng)效
6、率的關鍵。一般情況下,圖像的目標形狀可以通過圖像分割獲得。但是,圖像分割是圖像分析中公開的難題,尤其對于場景復雜的圖像,通過分割直接提取有意義的形狀特征幾乎是不可能的。為了避免圖像分割的困難,文中采用幾何劃分的方法對圖像進行局部特征提取,并用特征組合描述整幅圖像。本文將圖像劃分成大小相等的柵格狀區(qū)域,提取每塊的顏色直方圖作為特征矢量。用具有視覺一致性的HSV顏色空間模型分析圖像顏色信息。為了減少計算復雜性,將HSV空間的每一維分量都均勻量化為10份。因為光照強度不影響圖像的內容表示,所以V分量可以忽略不計。這樣計算顏色直方圖時,通過劃分后,每一個塊的特征包含了顏色的局部分
7、布信息,而所有塊的空間分布,又反映了圖像內容的顏色模式結構。因此,對于一幅場景復雜的圖像,可以從結構分布的角度,用特征組合的方式描述。在基于劃分的特征表示方法中,劃分尺度的選擇直接影響圖像內容描述的有效性[6]。全局顏色直方圖雖然具有計算簡單,對平移和旋轉不敏感的優(yōu)點,但無法捕捉顏色組成之間的空間關系,丟失了圖像的空間信息。這無疑是不夠準確的。兩幅顏色直方圖非常相似的圖像其內容可能絲毫無相似之處。因此,在基于顏色的圖像檢索中引入空域的信息對于確保檢索精度是十分重要的。事實上,顏色的不同空間分布極大地影響了人們對圖像的相似性判斷
