一种基于颜色的数字图像检索技术研究
基于改进的颜色直方图的图像检索方法
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S IN E&T C N O F R TO CE C E H OL GYI O MA I N N
20 0 8年
第 1 2期
基于改进的颜色直方图的图像检索方法
边 志 锋
( 西安电子科技大学
【 摘
陕西
西安
觉 均与局部颜色 的分布有关 。进一步的研究表明 , 相对 于几何 特征 而 言, 颜色特征对图像本身 的尺寸 、 向、 方 视角的依赖性较 小 . 从而具 有 较 高 的鲁 棒 性 。 因此 , 许 多 情 况 下 颜 色 成 为 描 述 一 幅 图像 最 简便 而 在 有效的特征 。在现有 的基于 内容的图像检索系统 中, 无一例外地将 颜 色 特征 作 为首 选 特 征 之 一 。 2 颜 色 直 方 图 . 利 用 颜 色 特 征 进 行 图像 检 索 的 关 键 之 一 是颜 色 特征 的 提取 。 图像 的颜 色 特 征 可 以是 各 种 颜 色 的 比例 分 布 以 及 颜色 的 空 间 分 布等 。 用 采 颜 色 比例 分 布 来 获 取 颜 色 特 征 的 方 法 就 是 颜 色 领 域 中 的 直 方 图 法 。 颜 色 直方 图 是 表 示 图 像 中颜 色 分 布 的一 种 统 计 值 , 的 横 轴 x表 示 颜 色 它 值 .纵 轴 Y表 示 具 有 相 同 颜 色 值 的 像 素 个 数 在 整 幅 图 像 中所 占 的 比 例 。 主要 反 映 的是 图 像 中颜 色 的组 成 分 布 , 出 现 了哪 些 颜 色 以及 各 即 种颜 色 出现 的概 率 .w i Sa n和 B l r 先 提 出 了使 用 颜 色 直 方 图作 为 al d最 a
基于三种颜色分量归一化累积直方图的图像检索系统设计
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t he s y s t e m d e s i g n o f i ma g e r e t r i e v a l ba s e d 0n t hr e e c o l o r
C 0m p0nent ● S 0r ^ t ・ . n ' e n0珊 aⅡZ 1 ● ed ' C 姗
最 为 广 泛 的视 觉 特 征 , 也是人识别 图像的主要感 知特征 。 对 于 通
颜色特征在图像检索中是应 用最为广泛 的视觉特征 , 也是人
识别图像 的主要 感知特征 。 主要原 因在 于, 颜 色往 往和 图像 中所
包 含的物体和场 景十分相关 。 在 自然 界中, 同一类 物体通常有相 同或相近 的颜 色特征 , 不 同类的物体则可能表现 为不 同的颜色特 征, 所 以, 颜色 可以作 为区分 不同物种最为简单有效 的一种手段 。 与其他 的视觉特征相 比, 颜色特征对图像本身的尺寸 , 方 向, 视角
用 的静 止 图像 检索 , 用 于检 索 的特征主 要 有颜 色( C o l o r ) 、 纹理 ( T e x t u r e ) 、 形状 ( S h a p e ) 等, 其 中颜色 、 纹理、 形状 应用 尤为普遍 。 本文设计系统属于颜色特征 的提取 范畴, 其 图像检索关键技术路
w h i c h p r o v e t h e s y s t e m f o r c o l o r i m a g e r e t ri e v a l h a s a g o o d e f f e c t . Ke y wo r ds:I m a g e R e t r i e v a l : C o l o r f e a t u r e: m a t l a b; N o r m a l i z e d c u m u l a t i v e h i s t o g r a m
基于多颜色空间的图像检索方法
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第2 6卷 第 1 1期
20 0 6年 1 1月
文 章 编 号 :0 1 9 8 ( 0 6 1 — 7 7— 3 10 — 0 1 20 ) 1 2 0 0
计 算机应 用
Co u e p ia in mp t rAp lc t s o
合人 的视觉要求 , 因此 , 图像检索 时 , 在 要将像素 点的 R B值 G
转换为其他 的颜 色空间。颜 色空间转换 对颜色特征的提取和 数据冗余 的减 少都 有很 重要 的作 用。 目前在 图 像 检 索 中, S 是 一 种 较 常 用 的颜 色 空 间。 HV H V用色调 、 度和饱 和 度来 表示 颜 色值 , 与人类 的视觉 S 亮 它 有很好 的一致性 ¨ 。但 当饱 和度很 小及亮 度很小 时 , ] 较小 的 R B变化量会引起较 大 的色调 变化 , 称 为色调 奇异 性 , G 这 它
色调 , H分量表现 出明显的发散分布 , 变化量较 大; b 是饱 和 () 度较高( G R B的平均值 为(8 ,4 ,0 ) 的桔红色 , 10 17 16 ) 这时 H分 量的变化较小 , 布较 均匀。这种现象便 是 由 H V颜 色空 间 分 S 的非均匀性造成 的色 调奇异性 。因此 , S 的色调奇异 性 问 HV
0 引言
颜色是描述 图像 的一个最 简单有效 的特 征 , 对图像 的 它 旋转 、 平移 、 缩放等都具 有不 变性。 因此 , 它成 为基 于 内容 的 图像检索所采 取的主要手 段之一 。计算 机显 示设备 中 , 图像 的颜 色都是用 R B颜色空间表示 的。但 R B颜色空间不符 G G
Vo _ 6 No 1 l2 . l
NO V.2 6 o0
基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法
![基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法](https://img.taocdn.com/s3/m/263119c4250c844769eae009581b6bd97f19bc3d.png)
基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法沈新宁;王小龙;杜建洪【摘要】颜色特征是重要的图像视觉特征,颜色相关图则是当前基于内容的图像检索中常用的特征描述符,但现有基于颜色相关图的图像检索算法存在计算复杂度高、检索精确度低的问题。
为此,提出基于颜色自相关图和互信息的图像检索算法。
给出一种新的颜色特征描述符--颜色互信息,通过计算颜色相关图特征矩阵中每个颜色与其周围颜色的平均互信息,得到不同颜色之间的全局及空间分布特性,并作为新的颜色特征矢量,以降低计算复杂度。
同时采用外部特征矢量归一化方法结合颜色互信息与颜色自相关算法,以提高检索精确度。
实验结果表明,该算法可有效降低计算复杂度,提高实时响应性能和检索精度。
%Color is an important visual feature. Color Correlogram(CC) algorithm is commonly used in the color based image retrieval as a feature descriptor, but most of the existing methods based on CC have problems of high computational complexity and low retrieval accuracy. Aiming at this problem, this paper proposes an image retrieval algorithm based on color autocorrelogramand mutual information. It presents a novel color feature descriptor, namely Color Mutual Information(CMI). The new color feature vector which describes the global and spatial distribution relation among different colors is obtained by calculating the average mutual information between one color and all the colors around it in the CC feature matrix, thus reducing the computational complexity. Inter-feature normalization is applied in the combination of CMI and color autocorrelogram to enhance the retrieval accuracy. Experimental result shows that this integratedmethod can reduce the computational complexity, improves real-time response speed and retrieval accuracy.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2014(000)002【总页数】4页(P259-262)【关键词】图像检索;颜色特征;颜色相关图;颜色互信息;特征归一化【作者】沈新宁;王小龙;杜建洪【作者单位】复旦大学信息科学与工程学院,上海 200433;复旦大学信息科学与工程学院,上海 200433;复旦大学信息科学与工程学院,上海 200433【正文语种】中文【中图分类】TP911.73基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval,CBIR)是当前多媒体检索的热门话题,是直接采用图像内容来实现图像信息检索的一门技术。
基于颜色特征的图像检索技术
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基于颜色特征的图像检索技术[摘要]由于信息技术的飞速发展,用户对信息检索的质量要求也越来越高,特别是在图片检索方面,基于文本的图像检索技术(TBIR)已逐渐不能满足用户的需求。
基于内容的图像检索技术(CBIR)开始被关注,CBIR技术检索的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置关系等。
本文介绍基于颜色特征的几种检索方法基本原理和实现过程。
【关键词】RGB;HSV;颜色百分比;颜色直方图引言颜色特征是彩色图像中最显著、最直观的视觉特征,也是在图像检索中使用最为广泛的低层特征层特征。
颜色能够有效的表达图像的全局信息,因而被许多现有的图像检索系统所采用。
目前绝大多数图像的格式都是以RGB形式表达的。
在检索时,最常用的是比较符合人眼视觉特征的HSV空间,此外,还可以选择L*a*b*、HIS、YCrCb、CMYK等其他一些颜色空间。
1.颜色百分比在一幅大小为M×N的图像中,某种颜色的像素占总的像素的比例。
在图像中,不同的颜色比例会产生不同的效果。
某几种颜色按一定的百分比混合可以组成新的颜色。
颜色百分比也可以用于图像检索。
在图像检索时,首先输入某几种颜色的百分比(如红色20%、绿色50%、蓝色30%),然后通过比较图像数据库中图像颜色百分比的距离来确定颜色百分比相似度,距离值越小就越相似,反之,则差别较大。
2.颜色直方图颜色直方图是最常用的颜色特征表达方法,它表示图像中每一种颜色与其出现频率间的统计关系,适于描述那些难以进行自动分割的图像。
颜色直方图可以基于不同颜色空间。
如RGB、HSV、CMYK、L*a*b*、YUV、Ycc等颜色空间。
颜色直方图的计算:通常是统计各个颜色子空间像素的比例。
可用如下公式表示。
Pi=ni/N,其中N为图像的总像素数,ni表示第i个颜色子空间的像素数,pi表示第i个颜色子空间出现的相对频数。
比较颜色直方图的相似度可以用欧拉距离来衡量(p为图像库任意图像,q为查询目标,n为颜色子空间数)。
基于颜色的关键帧图像检索技术研究
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而又急需解决 的问题 ,也使得基 于内容 的图像信 息检索
( B R 成 为 当 前 的一 个 热 门 研 究课 题 。 C I)
性等属性 , 因此笔者确定使用 H V颜色空 间作 为颜色特 S
征的匹配空间 。
基 于 内容 的视频 检索 , 合 了图像 处理 、 融 模式识别 、 计算 机视觉 、 图像理解 等技术 , 有反映图像 内容并与图 具 像存储在一起 的各种量化 特征 , 是一种 近似匹配 , 与常规 数据库检索 的精确 匹配方 法明显 不同 ,并且 大多采用示 例查 询方法 。现有 的国内外 已开发 出 的 C I B R系统 主要
文 章 编 号 :0 2 8 9 (0 8 1— 0 7 0 10 — 62 2 0 )0 0 1 — 2
基于颜色的关键帧图像检索技术研究
佟 超 . 吴 文 怡
( 苏州 广 播 电视 总 台 , 江 苏 苏 州 2 5 0 ) 10 6
・
实 用技术 ・
【 摘 要 】针 对 基 于 颜 色 特 征 的 图像 检 索技 术 所 涉 及 到 的 几 个 问题 进 行 研 究 和 分 析 , 出基 于 内容 的 关 键 帧 检 索 方 法 , 出具 体 提 给 算 法 并 对该 算 法进 行验 证 。 实 验 表 明 , 方 法 能合 理 有 效地 对 图像 进 行检 索 。 该
等。
色集 , 然后任一 图像可通过映射表量化到颜色集 , 经统计 得到直方 图。具体步骤为 :
( )转换 颜 色 空 间 , G - H V; 1 R B- S +
( )对 H V进行 非等 间隔量化 , 成 7 2 S 形 2维 特征矢
量;
基于 内容 的图像检索技术 的研究具有重要 的应 用价 值 , 图像检索技术 目前还基本处 于研究 阶段 , 但 对于利用
基于聚类主颜色和边缘直方图的图像检索方法
![基于聚类主颜色和边缘直方图的图像检索方法](https://img.taocdn.com/s3/m/a338f4db80eb6294dd886c36.png)
( ol eo o u r cec , uuN r l nvr t, iho2 62 , hn ) C l g f mp m i e Q f oma U i sy Rza 7 8 6 C i e C S n ei a
Ab t a t Do i o o s o ma e r d l p l d t ma er tiv l b td ma n c l r a o e e ts t ld s i u i n o ma e ’ s r c : man c l r fi g sae wi ey a p i o i g ere a , u o i o o s c n n t f c pa a it b t fi g s e rl i r o i f r to .Ed e h so r m se t c e r m r y i g s a d d s a d o o n o ma in o ma e . A e i g e r v l me h d n o mai n g it g a i x r t fo a d g a ma e n ic r s c l r i f r t f i g s o n w ma e r t e a t o i wh c e l s r d d man c l r n d e i f r ai n s n h t al s p t f r r . F rt o ih us sc u t e o i o o s a d e g n o e m t y te i l i u o wa d o c y is ,d ma n c l r f i g s a e g tb i o o s o ma e l o y K— m ̄t sc u t rn l o ih .S c n n l sei g ag r m t e o d,i g s a e s g n e y Ot g rt m n g it g a i o s u td b sn r k d e ma e e me td b s a o i r ul h a d e e h so r m sc n t ce y u ig ma e e g d r d c a a t r t n o mai n b t e a g ta d b c g o n ih i e t c e y S b l o e ao T id,r t e a s c ri u y u i g h r ce s c i f r t e we n tr e a k r u d wh c s x r t b o e p rt r ii o n a d hr e r v li a re o tb sn i d c u tr d d man c l r n g it g a y t ei al l see o i o o sa d e e h so r d m sn t l h c y.No n y i f r ai n o o i o o si s d,b t s h r c eitci f r — t l n o o m t fd ma n c l r su e o u o c a a trs o ma l a i n i i h mf t n wh c l m pai it b t n o o  ̄ s t d sr u i fi g s n o a in i s d.T e r s l fe p r n s s o t a i t o a mp o e t e l a i o ma e ’i f r t su e m o h e u t o x e me t h w h tt s me s i h h d C i r v h n
颜色图像处理技术研究与应用
![颜色图像处理技术研究与应用](https://img.taocdn.com/s3/m/d1702d476d85ec3a87c24028915f804d2b1687dd.png)
颜色图像处理技术研究与应用第一章:引言在当代科技的日益发展中,数字图像处理成为了不可或缺的一项技术。
颜色图像处理技术是其中重要的一部分。
随着现代传感器相机的发展,我们获取到的数字图像中的每个像素都有三个通道的信息。
本文将介绍颜色图像处理技术的原理和应用。
第二章:颜色表示颜色是人眼对光的反应,而不是光的属性本身。
因此,我们需要一种方式来描述颜色。
常用的方式包括RGB、CMYK、HSB、Lab等。
RGB颜色表示方式是指通过三个颜色通道(红、绿、蓝)描述颜色。
这是计算机屏幕上最常见的颜色表示方式。
在这种方式下,红色、绿色、蓝色的强度值分别从0到255变化,从而产生了16777216种不同的颜色。
CMYK颜色表示方式是印刷业中常用的方式,它通过指定色料的含量描述颜色。
Cyan、Magenta、Yellow和Key(黑色)颜色通道合并形成了彩色版版面颜色输出的方案。
HSB颜色表示方式是通过色相(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Brightness)三个值来表示颜色。
这种方式可以更直观地描述颜色。
Lab颜色表示方式是用于描述颜色的万能表示方式,大量应用于图像处理等领域。
它通过L、a、b三个通道描述颜色,其中L通道表示亮度,a和b通道表示颜色的二维坐标。
它可以帮助我们更准确地描述颜色的属性。
第三章:颜色空间的转换在不同的颜色表示方式中,转换颜色空间是一件很常见的事情。
例如,在处理RGB格式的数字图像时,我们可能需要将其转换为Lab格式进行处理。
这可以通过不同的算法和公式来实现。
其中,最常用的算法是CIE 1931 XYZ颜色空间。
颜色空间的转换可以通过矩阵运算实现。
例如,我们可以通过以下公式将一个RGB向量转换为Lab向量:$$ \begin{bmatrix} L \\ a \\ b \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix}0.4124 & 0.3576 & 0.1805 \\ 0.2126 & 0.7152 & 0.0722 \\ 0.0193 &0.1192 & 0.9505 \\ \end{bmatrix} \times \begin{bmatrix} R \\ G \\ B \\ \end{bmatrix} $$第四章:颜色直方图颜色直方图是一种用于计算数字图像颜色分布的方法。
基于内容的医学图像检索中相关反馈技术的研究与实现
![基于内容的医学图像检索中相关反馈技术的研究与实现](https://img.taocdn.com/s3/m/476f0da450e79b89680203d8ce2f0066f5336407.png)
基于内容的医学图像检索中相关反馈技术的研究与实现医学图像检索是医学图像处理领域中的一个重要研究方向,其主要目的是从医学图像数据库中自动检索出与给定查询相关的图像。
基于内容的医学图像检索是一种常用的方法,其利用图像特征进行检索,能够有效地提高检索精度和效率。
然而,基于内容的医学图像检索面临着一些挑战,如图像复杂性、多样性和语义差异等问题。
为了克服这些挑战,相关反馈技术被广泛应用于医学图像检索中。
1.相关技术综述1.1基于内容的医学图像检索技术基于内容的医学图像检索是利用图像特征进行检索的一种方法,其主要包括图像特征提取和相似度计算两个过程。
常用的图像特征包括颜色、纹理、形状和空间关系等,相似度计算通常采用欧氏距离、余弦相似度等方法。
1.2相关反馈技术在医学图像检索中的应用相关反馈技术是一种利用用户反馈信息来调整检索结果的技术。
在医学图像检索中,相关反馈技术通常包括正反馈和负反馈两种方式。
正反馈是指用户选择与查询相关的图像作为反馈信息,负反馈是指用户选择与查询不相关的图像作为反馈信息。
常用的相关反馈算法包括Rocchio算法、KNN算法和SVM算法等。
1.3相关反馈技术的分类和比较根据反馈信息的不同,相关反馈技术可以分为主动反馈和被动反馈两种方式。
主动反馈是指系统主动向用户提供反馈信息,被动反馈是指用户通过操作来提供反馈信息。
根据反馈信息的类型,相关反馈技术可以分为显式反馈和隐式反馈两种方式。
显式反馈是指用户明确地提供反馈信息,隐式反馈是指系统通过用户的操作行为来推断反馈信息。
根据反馈信息的数量,相关反馈技术可以分为单次反馈和多次反馈两种方式。
单次反馈是指用户只提供一次反馈信息,多次反馈是指用户可以提供多次反馈信息。
在具体实现中,选择不同的相关反馈技术需要综合考虑其精度、效率、可靠性和易用性等因素。
综上所述,相关反馈技术在基于内容的医学图像检索中具有重要作用,可以提高检索精度和效率。
选择合适的相关反馈技术对于实现高效准确的医学图像检索具有重要意义。
基于颜色相关图和纹理矩的图像检索
![基于颜色相关图和纹理矩的图像检索](https://img.taocdn.com/s3/m/9d06cb7527284b73f242503d.png)
定义 , 由像 素点 P组成 的 图像 , 为 每一 个像 素点都 有特定
的灰度级别。设 g , :… , 为 图像 ,的所有灰 度级 别 ,( ) g, g / p
为像素 P的灰度级别 , 代表灰度级别 为 g的像素点 集合 , , 即
( )= , 度为 g 的直方图定义为 : P g灰
Ab t a t sr c T e k y 0 o tn — a e ma e rt e a s t xr c ma e fa u e a c rt l h e f c n e tb s d i g er v li o e ta t i g e t r c u aey.c re tc a s c t n o h o  ̄ E i g i u r n ls i ai f te c mI o t ma e i f o
关 键 词 中图 分 类 号 图像 相 关 图 纹 理 矩 图像 检 索 颜 色 空 间 特 征 向量 T 3 14 P9 .1
文 献标 识 码 A
I AGE M RETRI EVAL BASED oN CoLoUR CoRRELoGRAM AND TEXTURE o 【 T M 】 5
李永 芳
( 子科 技 大 学 计 算 机 科 学 与工 程 学 院 四川 成都 60 6 ) 电 10 5
摘
要
基 于内容 的图像检 索的关键就是准确地提取 图像特征。 目前 常见的 图像特征 的分类有 颜色、 纹理 和形状。提 出 了改进
的图像相关 图算法 以及纹理矩算法 , 并采取有效的方法来结合这 两种算法实现高效 的图像检 索, 图像 相关 图不仅 反映 了图像 的灰 度
^
.
基于CIELab颜色空间和颜色分布信息熵的图像检索
![基于CIELab颜色空间和颜色分布信息熵的图像检索](https://img.taocdn.com/s3/m/933056abb0717fd5360cdcdc.png)
南京邮电大学 计算机学 院, 南京 2 0 0 10 3
C l g fC mp t , aj g U iesyo ot ad T lcm nct n , aj g 2 00 ,hn o eeo o ue N n n n rt fP s n eeo mu i i sN ni 10 3 C ia l r i v i s ao n E m i hyj y ho O c — a :sg@ ao. B. l C n YE Gu -a 。 AN o jnW G S a d. g rt e a ae n h o- ima e er v l sd o CI L b oo sae n clr p t l dsr uin nrp . I i b E a clr p c a d oo sai i i t e to y a tb o
[1 3
,
1 颜色 的空 间分 布熵 [ 5 1
为 了计算颜色 的空 间信息熵 , 引入信息熵 的概 念 设矢 先 : 量 江。 : …, }假定 ∈ = , , , 的概率为 P= ( , 尸 )则 的信息
熵可 定义如下 :
—
Epn i( ) 1p
J g H a g提 出了采用 类似纹理 共生矩 阵的 cl orl i un n oo cr o r e— 近年来 , 信息熵被广泛应用于 图像处理 中 文献【1 提出 。 5 所
基 于 内容 的 图 像 检 索 ( BR) 多媒 体 信 息服 务 系 统 CI 在 ( s) MIs 中已成为研究热 点之一 f l j 。颜色直方图是 最为常 用的一 种 C I 技术[ 但 是颜色直方 图只能反 映颜色 的全 局统计特 BR 2 1 , 征, 不能反 映出颜色的空 间信 息 , 这就有可能造 成两幅视觉 上 完全不 同的 图像而直方图却是相同的。 为了利用颜色的空间信 息 ,as P s 等人提 出了颜色聚合矢量 ( c 方法作为 图像 的索 引 c v)
浅谈DIP在视频点播技术中的应用——基于内容的颜色特征图像检索系统
![浅谈DIP在视频点播技术中的应用——基于内容的颜色特征图像检索系统](https://img.taocdn.com/s3/m/4a1d346addccda38376baf4d.png)
,
并 提 出该
瓶 颈 可 以将
,
一
段视频 切
,
J ,k
∞
分 成 多个 视 频 片 断 每 个
视 频 片 断选 取 几 个 场 景
巳3 互工工 口
镜 头作 为检 索 的
词
” .
“
关键
视 频 检 索技 术 就 简
。
隧 兰竺兰里 垄竺 苎
化 为 图 像 检 索技 术 图 像
VOD
(V i d e
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维普资讯
Te§ 妇 艘
d
口 中央 电视 台
王丽
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的先 后 关 系 外
,
其 本 身 并 不 具 有任 何 结 构信 息
。
视 频 数据 从
结 构 上 自顶 向 下 可 分 为 视 频 序列 视 频场 景
、
、
镜
头和帧
.
如图
1
所示
。
考 虑 到 V O D 的性能
勺 的 颜 色特 征 图 像 检 索 系 统 容
.
.
V OD
一
是 在 没 有人 类参 与 的 情 况 下 能 自动 识
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技术 正 在趋 于 成 熟 并将 拥 有 更 多增值 服 务 视 频 检 索便 是 其
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(D i g i t a l I m
a
。
征提 取 是 基 于 内容 的 图 像 检 索技术 的基 础
g
.
基 于 内容 的 图 像
基于颜色和纹理特征的彩色图像检索
![基于颜色和纹理特征的彩色图像检索](https://img.taocdn.com/s3/m/b78f068c8762caaedd33d417.png)
Ab t a t A o e i g ere a t o b s d o o o n e t r f au e s r p s d Ba e n t e q a t a in o h sr c : n v l ma e r tiv l meh d a e n c lr a d t xu e e t r i p o o e . s d o h u n i t f t e z o
c l r i V d l c l r h so r m S nr d c d a h oo e t r . h n, e u n i ai n r s l a e c a sf d i t i e - o o n HS mo e , o o it g a i ito u e s t e c l r f au eT e t q a t t e u  ̄ r l si e n o d f r h z o i
Ke r s i g ere a ; o o e t r ;e t r e t r t n i o r b b l y marx y wo d : ma e r t v l c l r f a e tx u e f a e; a s in p o a i t t i u u r t i i
16 7
2 1 .62 ) 0 0 4 (9
C m ue E gn ei ” 4 f 肋 计算机工程 与应用 o p t n ier g口 f 口 r n c
基于颜色和纹理特征 的彩色图像检索
孙君 顶 , 郭启强 , 雪梅 周
S N Jn d g G —in ,HOU Xu - i U u .i , UO Qi a g Z n q emc
基于量化颜色空间的彩色图像检索算法
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a c u ts lr isb t e n te c lrl tt n ,a d S ei t d cin o i l r oo ,mac i gsmi rma i , c o n i a i e ew e h oo mi i s n O t nr u t f smi lr mi t i ao h o o a ac th n i l t x a r u i g h s g a q a r t itn e fr u a a i lrme s r o a h e e a mo es t f co y rs l . sn it r m u d a i d s c o o c a m l sa smi a u e t c iv r ai a tr e u t a s s KE YW ORDS:I g er v l ol rhso a ;S mi r me s r ;S a er lt n hp;C lr s a e q a t e ma e rt e a ;C ro itg m i r i l a u e p c e ai s i a o o o p c u n i d i f
( .D pr et f hs a adEet ncI om tn Y n nU i r t,Y n nSax 7 60 C ia 1 eat n o yi l n l r i n r a o , a’ nv sy a’ hni 100, hn ; m P c co f i a ei a
2 .De at n f e t ncIfr t n E gn e n ,T iu nu iest fsin ea dtc n lg , pr meto cr i nomai n ier g ay a nv ri o ce c n e h oo y El o o i y
基于局部颜色-空间特征的图像检索方法研究
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21 0 2年 5 月
计 算机应 用与软 件
Co mpu e p i ain nd S f r trAp lc to s a ot e wa
V0. 9 No 5 12 .
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基 于局 部颜 色 - 间特 征 的 图像 检 索 方 法研 究 空
Ab t a t sr c
T e f au e e t ci n meh d o h n fr lc oo i o rm n h c u l t e c lr h s g a a e su id T e r h e t r xr t t o s fr t e u i m b o k c lrh s g a a d te a c mu ai oo it r m r t de . h i a o o t v o
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点和缺点 , 实现均匀分块颜色直方 图和累加颜色直方 图特征提取方式 的图像检 索 , 并在此基础上 对特征提取 方式进行 改进 , 出一 提
种基于 H V 非均 匀量 化分块颜 色直方 图的算法 , S 并对该算法进行验证 。研 究结果表 明, 算法改善 了颜 色特征缺 乏 空间信 息的缺 该
基于深度学习的图像检索算法研究
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基于深度学习的图像检索算法研究第一章:绪论
图像检索是计算机视觉领域的重要研究方向之一,其目标是在庞大的图像集合中,根据用户需要高效地检索相关图片。
基于深度学习的图像检索算法应运而生,相比传统的图像检索算法,其具有更好的性能和可扩展性。
本文将对基于深度学习的图像检索算法进行研究和分析。
第二章:传统的图像检索算法
2.1 基于颜色直方图的图像检索算法
2.2 基于SIFT的图像检索算法
2.3 基于BoW模型的图像检索算法
2.4 基于深度学习的图像检索算法的优势和不足
第三章:基于深度学习的图像检索算法
3.1 深度学习算法概述
3.2 模型训练
3.2.1 数据准备
3.2.2 卷积神经网络的基本结构
3.2.3 训练过程
3.3 特征提取和相似度匹配
3.3.1 特征提取
3.3.2 相似度匹配
3.3.3 相似度度量
3.4 实验结果和性能分析
3.4.1 实验数据集
3.4.2 实验结果
3.4.3 性能分析
第四章:本文提出的基于深度学习的图像检索算法4.1 算法框架
4.2 数据准备
4.3 模型训练
4.4 特征提取和相似度匹配
4.5 实验结果和性能分析
第五章:总结与展望
本文介绍了基于深度学习的图像检索算法的研究现状和发展趋势,并通过实验对其性能进行了评估和比较。
基于深度学习的图像检索算法相比传统算法具有更好的性能和可扩展性,但面临着实现复杂和对数据量的要求高的问题。
未来的研究方向可以从优化算法的效率、改进模型的准确性、扩展数据集的规模等方面进行探索,以便更好地应用于实际应用中。
基于颜色直方图的图像检索技术
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25卷 第4期2008年4月微电子学与计算机M ICROEL ECTRON ICS &COMPU TERVol.25 No.4April 2008收稿日期:2007-07-27基于颜色直方图的图像检索技术高美真1,申艳梅2(1焦作师范高等专科学校计算机与信息工程系,河南焦作454001;2河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454003)摘 要:使用颜色空间分布熵来表示图像的颜色空间分布特征,结合图像的颜色直方图特征,采用加权综合法和比例系数法表示图像的综合特征,设计了基于颜色直方图和图像空间分布熵的图像检索算法.利用查全率和查准率对算法进行了评价.通过实验分析比较可知,所设计的方法具有较好的查准率和查全率.关键词:图像检索;颜色直方图;颜色空间分布熵中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1000-7180(2008)04-0025-03Histogram 2B ased Color Im age R etrievalGAO Mei 2zhen 1,SHEN Yan 2mei 2(1Department of Computer and Information Engineering ,Jiaozuo Teachers College ,Jiaozuo 454001,China ;2College of Computer Science &Technology ,Henan Polytechnic University ,Jiaozuo 454003,China )Abstract :The theory of image information entropy is adopted as color distribution ,and the color spatial distribution en 2tropy is adopted as the spatial descriptor color.The writer also uses weighted 2synthetical method and proportion 2coefficient method to indicated the image characteristics and designs a image retrieval algorithm based on color histogram and its color spatial distribution entropy.According to the analysis and comparison ,this kind of algorithm has a very good retrieval a 2bility of image.K ey w ords :image retrieval ;color histogram ;color spatial distribution entropy1 引言基于内容的图像检索技术(Content 2Based Im 2age Retrieval ,CB IR )主要是利用图像的视觉特征如图像中物体的颜色、形状、纹理等特征以及这些特征的组合和上下文联系分析提取出图像的内容特征作为图像的索引特征来得到所需图像.颜色特征是图像检索中应用最广泛的视觉特征,目前有很多基于颜色特征的图像检索算法,颜色直方图是一种重要的基于颜色特征进行的图像检索方法,文献[123]中给出的几种算法各有利弊,文中吸取其优点,将颜色直方图与图像空间分布熵相结合,设计了新的图像检索算法,实验证明具有较好的检索性能.2 基于颜色直方图特征的图像检索颜色直方图是常用的图像颜色特征表示方法,反映图像颜色的统计分布,描述的是图像的整体颜色特征.对于一幅图像I ,其颜色(或灰度)由L 级组成,每一种颜色(或灰度)值为c i (i =1,2,…,L ).在整幅图像中,具有c i 值的像素个数为h i ,则一组像素的统计值h 1,h 2,…,h L 就称为该图像的颜色直方图[4].为了使HSV 颜色空间能更好地符合人的视觉特性,更有利于图像颜色特征的提取.文献[5]中提出的颜色空间量化方法,将图像的颜色量化为36柄,量化方法如式(1)所示,这样可以将很多虽然深浅不同但在视觉上仍属于同一类的颜色量化在同一区间内,使量化结果符合人类的视觉感受.H=0,H∈[0°,60°) 1,H∈[60°,120°) 2,H∈[120°,180°) 3,H∈[180°,240°) 4,H∈[240°,300°) 5,H∈[300°,360°)S=0,S∈[0,0.25) 1,S∈[0.25,1]V=0,V∈[0,0.3)1,V∈[0.3,0.8)2,V∈[0.8,1.0)(1)由于色调在色度轴上的分布是连续过渡的,而且色调之间并不存在明显的界限,上述划分方法忽视了颜色在各个区间分界处的相似连续性.为使提取到的颜色特征更符合人的视觉心理,上述量化的基础上对色调H分量进行了第二次量化,第二次量化的方法如式(2)所示.将式(1)和式(2)得到的量化值逐项求平均值作为图像的颜色直方图特征,然后使用该颜色特征进行了基于颜色直方图的图像检索.H=0,H∈[30°,90°)1,H∈[90°,150°)2,H∈[150°,210°)3,H∈[210°,270°)4,H∈[270°,330°)5,H∈[330°,360°)∪[0°,30°)S=0,S∈[0,0.25) 1,S∈[0.25,1]V=0,V∈[0,0.3)1,V∈[0.3,0.8)2,V∈[0.8,1.0)(2)3 基于颜色空间分布熵特征的图像检索3.1 颜色空间分布熵特征的提取对于数字图像而言,图像由像素组成,不同灰度的像素出现次数的不同及其分布空间位置的不同,使得图像呈现不同的形状.因此,不同形状的图像所包含的熵也是不尽相同的,因而可以用熵描述图像的形状特征.设I为一幅R1×R2的彩色图像,像素p1=(x1,y1)∈I,p2=(x2,y2)∈I,像素间的空间距离可定义为|p1-p2|=max{|x1-x2|,|y1-y2|}(3)对于R1×R2的图像,像素间的距离满足0≤|p1-p2|≤max{R1-R2}-1,图像被划分为不同的矩形区间.为了保持图像的尺度不变性,需要进行归一化处理,即p ij=|A ij||A i|(4)利用熵的特性,设计采用颜色空间分布熵来描述颜色的空间分布特性.颜色i的空间分布熵表示如下:e i=-∑Nj=1p ij log2(p ij)(5)空间分布熵反映了具有某种颜色的像素在图像空间中的平均分散程度,颜色空间分布熵越大,表明具有该颜色的像素在图像空间中越分散,否则,表明具有该颜色的像素在图像空间的分布比较集中. 3.2 算法设计为了有效地利用颜色空间分布熵特征和颜色直方图特征进行图像检索,对图像的颜色直方图特征和图像的颜色空间分布熵这两个特征采用了加权综合法和比例系数法形成图像检索用的综合特征,设计了两种图像检索方法.3.2.1 加权综合法对于两幅图像的直方图特征,采用直方图相交法来进行相似性度量:d1(H,H′)=1-∑ni=1min(h i,h i′)min(∑ni=1h i,∑ni=1h i′)(6)对于图像颜色的空间分布熵,采用L1距离来进行相似性度量:d2(E,E′)=∑ni=1|e i-e i′|(7)由于颜色直方图间的距离d1及颜色空间分布熵间的距离d2代表了不同的含义,并且它们的取值也差别很大,因此不能简单地将两个距离相加来表示两幅图像间的距离,需要进行归一化处理,以保证构成总相似度中的每一个特征都具有相同的重要性.实验中,权重都取0.5,将图像的颜色直方图与颜色空间分布熵赋予了同等重要性.3.2.2 比例系数法对于任意的示例图像I和数据库图像I′,它们之间的相似性可以定义如下:d(I,I′)=1-∑ni=1min(h i,h i′)×min(e i,e i′)max(e i,e i′)(8)式中,图像间的相似性共包括两部分,第一部分min(h i,h i′),表示直方图相交法的结果,它度量了62微电子学与计算机2008年图像颜色直方图h i 和h i ′之间的相似性;第二部分min (e i ,e i ′)max (e i ,e i ′)度量了颜色i 的空间分布上的相似性.由于min (e i ,e i ′)max (e i ,e i ′)的结果为一个比例系数,因此该方法不需要进行特征间的归一化处理.4 实验结果为了比较算法的检索性能,将文中设计的两种算法与颜色直方图法进行了比较.采用的图像库包含有1000幅各类图像,包括交通工具、动物、建筑物和自然景观等类型的图像.在图像库中选取了5类图像组成检索集来检验算法的检索效果.采用查准率和检索率作为算法检索效果的评价的标准.其中,查准率表示检索结果队列中检索的目标图像数与队列中图像数之比,查全率定义为检索结果队列中检索的目标图像数与图像库中全部的目标图像数之比.对于不同的图像检索算法,在相同的检索率条件下检索的精确度越高,则表明该算法的检索效果越好.从每类图像中分别抽取5幅图像来进行检索,共形成25次检索结果,将25次检索结果查准率和查全率的平均值作为算法的平均检索结果.图1给出了三种算法的查准率和查全率对比曲线.需要说明的是,为了能更清晰地表示查全率和查准率的对比效果,图1中的坐标原点是(0.2,0.68).5 结束语由于图像颜色直方图一个主要缺点是没有反映颜色的空间分布信息,因此采用了图像的空间分布熵表示图像颜色的空间分布特征,综合使用了图像的颜色直方图特征和颜色的空间分布熵特征进行加图1 加权综合法、比例系数法、颜色直方图法查全率和查准率对比曲线权综合法图像检索和比例系数法图像检索比只使用图像的颜色直方图特征进行图像检索具有较好的检索性能.参考文献:[1]Li J ,Wang J Z ,Wiederhold G.IRM :integrated regionmatching for image retrieval [C ]//Proceeding of ACM A :Standford University ,2000.[2]Stricker M ,Orengo M.Similarity of color images [C ]//Proceeding of SPIE Storage and Retrieval for Image and Video Database.Swiss :Swiss Federal Institute of Technol 2ogy Publication ,1995(2420):381-392.[3]王宇生,陈纯.一种新的基于色彩的图象检索算法[J ].计算机研究与发展,2002,39(1):105-109.[4]魏宝刚,李向阳,鲁东明,等.彩色图像分割研究进展[J ].计算机科学,1999,26(4):59-62.[5]何清法,李国杰.综合分块主色和相关反馈技术的图像检索方法[J ].计算机辅助设计与图形学学报,2001,13(10):912-917.作者简介:高美真 女,(1970-),讲师.研究方向为多媒体技术、计算机基础教学.(上接第24页)[3]Saito.Call admission control in an A TM network using up 2per bound of cell loss probability[J ].IEEE Trans Commun ,1992(40):1512-1521.[4]姚正林,刘金刚.基于大偏差技术的自相似流CAC 算法[J ].微电子学与计算机,2004,21(3):65-68.[5]Stathis C ,Maglaris B.Modelling the self -similar 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基于颜色特征和空间特征的图像检索
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基于颜色特征和空间特征的图像检索
孙晓飞;潘文文;王霞
【期刊名称】《成都信息工程学院学报》
【年(卷),期】2014(029)005
【摘要】针对已有的综合多特征进行图像检索的算法复杂度高、计算量大且准确率不够的现状,提出一种基于图像分块并综合灰度特征和空间特征的图像检索算法.首先将原图像划分为10×10的子块,再计算每个子块的平均灰度和空间位置作为检索特征,通过实验表明这种方法在检索结构相似的图像时准确率高,但对颜色不敏感.通过增加颜色特征并调整空间特征计算方式进行改进,相比改进前,算法对于公开的图像库中大多图片有更高的查准率.实验中统计了多类图片在不同情况下的查准率,表明文中算法准确高效,应用性好.
【总页数】6页(P479-484)
【作者】孙晓飞;潘文文;王霞
【作者单位】枣庄学院信息科学与工程学院,山东枣庄277160;枣庄学院信息科学与工程学院,山东枣庄277160;枣庄学院信息科学与工程学院,山东枣庄277160【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于颜色特征和Sift特征的胶囊内镜图像检索 [J], 詹昌飞;蔡轶珩;盛楠
2.综合颜色空间特征和纹理特征的图像检索 [J], 黄仁;胡敏
3.一种基于加权颜色形状特征和LBP-GLCM纹理特征提取的服装图像检索方法[J], 缪智文;何丽嘉;刘洞波
4.一种基于加权颜色形状特征和LBP-GLCM纹理特征提取的服装图像检索方法[J], 缪智文;何丽嘉;刘洞波;
5.基于模糊颜色特征和模糊相似度的图像检索方法 [J], 王春静;刘丽;谭艳艳;张化祥
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