基于直觉模糊集的图像相似性度量

第22卷 第1期 模式识别与人工智能 V o.l22 N o.1 2009年2月 PR&A I F eb 2009 基于直觉模糊集的图像相似性度量*

徐少平1,2 张 华1 江顺亮2 叶发茂2 熊宇虹2

1(南昌大学机电工程学院江西省机器人与焊接自动化重点实验室南昌 330031)

2(南昌大学信息工程学院计算机科学与技术系南昌 330031)

摘 要 提出一种基于HSV颜色直方图的图像直觉模糊模型.在该模型下图像可看作是一个直觉模糊集合(IFS),图像之间的相似程度可通过计算直觉模糊集合之间距离来度量.实验数据表明:在H S V颜色空间下基于直觉模糊集的相似性度量能够有效用于图像数据库的查询,并且比普通基于模糊集的相似性度量和直方图距离在查询正确率方面提高5%~10%.

关键词 相似性度量,图像直觉模糊模型,H S V颜色直方图,基于内容的图像检索(CB I R)

中图法分类号 T P391.4

I m age Sim il arityM easure Based on Intuiti onistic Fuzzy Set

XU Shao P i n g1,2,Z HANG H ua1,JI A NG Shun L i a ng2,YE Fa M ao2,X I O NG Yu H ong2 1(K ey Laboratory of R obot and W eld i n g Auto m ation o f J iangx iP rovince,School of M echanical and

E lectrical Engineering,Nanchang Un iversit y,N anchang330031)

2(D epart m ent of C o mputer Science and T echnology,School of Infor m ation Eng i n eeri n g,

Nanchang University,Nanchang330031)

ABSTRACT

An i n tu ition istic fuzzy m odel for i m ages based on the H SV co lor histogra m is proposed.The i m age can be consi d ered as an i n tu ition istic f u zzy set(I FS)by th is m ode.l S i m ilarity m easures are ori g i n a lly

i n troduced to express the co mparison bet w een t w o fuzzy sets,and t h ey can be used to reflect the

rese mb lance o f i m ages.Experi m enta l resu lts show that the proposed approach can effic iently process queries o f an i m age database i n H SV color space and its accuracy rate is5%~10%h i g her than those o f

f u zzy si m ilarity m easures and conventi o na l h isto

g ra m distances.

K ey W ords S i m ilarity M easure,Intuitionistic Fuzzy M ode l o f I m age,H SV Co lor H istog ra m,Content Based I m age Retrieval(CB I R)

*国家863计划项目(N o.2007AA04Z242)、国家自然科学基金项目(N o.50863003,60863002)资助收稿日期:2007-12-03;修回日期:2008-02-27

作者简介 徐少平,男,1976年生,博士研究生,主要研究方向为机器视觉、计算机图形学.E m a i:l xushaoping@, forestxup@.张华,男,1964年生,教授,主要研究方向为机器人与视觉、机器人与焊接自动化、信号与信息处理.

江顺亮,男,1965年生,教授,主要研究方向为计算机仿真计算、人工智能.叶发茂,男,1978年生,博士,主要研究方向为数字图像处理、计算机图形学.熊宇虹,男,1971生,博士,主要研究方向为计算机图形学、数字图像处理.

1 引 言

图像(图块)之间的相似性度量在基于粒子滤波跟踪(Particle Filter Track i n g)、基于内容的图像检索(Con tent B ased I m age Retri e va,l CB I R)和模式识别等系统中是一个基础的核心功能模块,相似性度量准确率的提高对这些系统的应用水平有着重要的意义[1-6].由于颜色变化往往较纹理、形状等其它特征的变化对人眼的刺激大,并且对于旋转、平移、尺度变化甚至各种形变都不敏感,表现出一定的健壮性.同时其计算简单快捷、稳定,所以颜色往往作为描述图像视觉特征的首选,而颜色直方图则是描述颜色视觉特征最常用的数据结构[7-9].自1965年Zadeh提出模糊集理论以来,该理论迅速发展并在图像处理、模式识别、计算机视觉等领域得到广泛应用[1-2].T.Cha ira等人将图像颜色直方图重新按模糊集合理论进行解释,提出一种基于RGB颜色空间直方图的图像模糊模型,并在此模型的基础上利用模糊集合之间的距离作为CB I R系统检索图像相似性的度量[2].由于是在RGB颜色空间上工作,T. Cha ira的颜色直方图在各个颜色分量上量化级数较大.K.K onstanti n i d is等人则提出一种在LAB颜色空间下利用Fuzzy Linking技术大大减少颜色直方图的量化级数的方法,在CB I R系统执行查询时,效率比传统的基于颜色空间直方图距离度量有较大提高[1].

本文在T.Chaira等人工作的基础上,针对H SV 颜色空间模型的特点提出一种基于H SV颜色空间直方图的图像直觉模糊模型,在此模型下图像可看作是一个直觉模糊集合.基于此,可将直觉模糊集合之间的距离引入到图像相似性度量中[8-9].与普通的模糊集不同,直觉模糊集不但考虑隶属度和非隶属度信息,还增加了可疑度信息,能够更好的表征图像这个模糊系统[10-13].然而,目前关于直觉模糊集的讨论大多数还停留在理论上,针对具体的应用特别是在图像处理方面还很少,本文用直觉模糊集合距离表述图像相似性度量并将其应用到图像检索中是对这方面有益的探索[10,14].实验数据表明:在CB I R系统中采用本文直觉模糊集相似性度量能够比普通的模糊集相似性度量或直方图距离度量具有更好的性能.2 直方图与图像模糊化处理

2.1 直方图

直方图是一种简单而行之有效反映图像(图块)所包含像素点集颜色特征的描述器[1,7-8].灰度图像A规范化的直方图定义如下:

H A=(h(0),h(1) h(i), h(L-1)),

其中,分量

h(i)=

1

N u!A

i(b u), i=0,1, ,L-1,

L是图像灰度量化级数, i是在灰度i上的K ronecker函数,b u!{0,1, ,L-1}是图像位置u =(x,y)上的灰度值所属的索引,N为图像A的像素总数.如果图像A是用H SV颜色空间表达的彩色图像,那么h(i)为多维向量,则直方图的H A为多维直方图,H A(h,s,v)代表该直方图颜色索引(h,s,v)上的像素点个数与图像像素总数N的比值,

其中

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1期 徐少平 等:基于直觉模糊集的图像相似性度量