基于颜色相关图和纹理矩的图像检索

合 ｛。 ｄ 一 ｄ ｝ 颜色 相关 图描 述 了距 离 为 ｄ的灰 度对 （ ｄ ， ， ， ｇ，
ｇ） 。公 式 如下 ：
Ｐ Ｉｌ ， Ｙ ｘ ｑ： ｙ ｄ ） ｄｙ
（） ５
由于 Ｐ和 ｑ可 取 所 有 非 负 的整 数 ， 产 生 矩 的无 限集 合 它 ｛ ＋， ｍｐ Ｐ＋ｑ：｛ ， ， ｝ ， ０ ｌ … ｝ 这个 集合 可 ！ 唯一 的确定 了 函数 ／ （ ） ， 就 是 说 ｍ 对 于 函数 ｆ（ ， ， 也 ） … ，Ｙ 是 唯 一 的 。关 系 ）
如 下 ：
２ 纹 理 矩
ｃ （）＝ ， ｄ （） ，
．
（） ２
它在颜色直方图的基础上统计 了图像 中与某一像 素点距 离 为 ｄ并与该像素点灰度级别相 同（ 都具有 灰度级别 ｇ 的像 素点 ）
的个数 。
常见 的纹理特征算 法有灰 度共生矩 阵 ， 纹理基 元衍生算 法
Ｌ ｎｇａ ｉＹｏ ｆｎｇ
（ｃｏｌｆＣ ｍ ｕ ｒ ｉ ｃ ｎ ｎ ｉ ｅｎ Ｕ ｉ ｒｔ ｏ ｌ ｔ ｎｃＳｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙｏ Ｍｎ Ｃ ｅｇ ｎ６ ０６ Ｓ ｈａ Ｃ ｉａ Ｓｈｏ ｏ ｏ ｐ ｔ ｅ ｅａ ｄＥ ｇｎ ｒ ｇ， ｎｖ ｓｙｆ Ｅｅ ｒ ｉ ｃ ｎｅａ ｄＴｃｎｌ Ｃ ａ， ｈｎ ｄ １ ０５，ｉ ｕ ｎ，ｈｎ ） ｅＳ ｎ ｃ ｅｉ ｅ ｉ ｃｏ ｅ ｇ ｆ ｃ
ａ ｃ ｒ ｃ Ｓ ｇ ｅ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ． ｃ ｕ ａ ｙ ｉ ｒ ａｌ ｉ ｒ ｖ ｄ ｙ Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ Ｉ ｇ ｏ ｅｏ ａ ｍａ ｅ ｃ ｒ ｌ ｇ ｍ Ｔ ｘ ｕ ｅ ｍｏ ｎ Ｉ ｇ ｅｒｅ ａ Ｃ ｌ ｕ ｐ ｃ Ｆ ａｕ ｅ ｖ ｃ ｏ ｒ ｅ ｔ ｒ ｍｅ ｔ ｍａ ｅ ｒ ｔ ｖ ｌ ｉ ｏｏ ｒｓ ａ ｅ ｅ ｔ ｒ ｅ ｔｒ
理地结合 这两种图像特征能够更 加准确 、 面地描述 图像 的 内 全
容特征。
是 当前多媒体检索的热 门话 题 ， 直接采 用图像 内容来实 现图 是 像信息检索的一 门技术。如何 有效准确地表达图像特征是 基于 内容 的图像检索技术 的核心问题 。目前该领域的研究重点一般 在于一些图像的底层特征 ， 包括颜色 、 形状 、 纹理 、 轮廓 、 体积 、 空 间约束关 系等 。基本思路是 ： 提取特征 向量 ， 然后对这些特征进 行参数化 、 向量化 ， 利用一定的距离度量方法衡量相同特征之间 特征 向量的距离 ， 然后通过 不 同的加权参 数来整合 不 同特 征间 的向量距离 【 。颜色是图像非常重要 的视觉 特征 ， １ ］ 最常见 的颜 色特征提取算法颜 色直 方 图是一 种轻量 的一 阶灰 度级 别统 计 法， 但它忽略了图像 中像 素的空 间组织 。因此 ， 二阶统计在图像 检索发挥更加重 要 的作 用 Ｊ 。本 文详 细 阐述 了基 于像 素空 间
ห้องสมุดไป่ตู้
在上世纪九十年代初期 ， 小波变换被引入到图像检索技术 中， 并
第１ ０期
李永 芳 ： 于颜 色相 关 图和 纹理 矩的 图像检 索 基
实际情况适 当的量化灰 度对（ ， 中 ｇ 的取值范 围。 ） ｊ
３ ９
对整幅图像 的宏观统计 ， 略了像 素 的空 间分布 信息 。二 阶统 忽 计方法颜色 自相关图填补 了颜色直 方 图空 间信 息的空 白 ， 式 公
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
距离的相关 函数的二 阶统 计方法 ： 图像 相关 图。考虑 到单纯颜 色特征对图像信 息表达能力 的不足 ， 引入 对图像纹理 特征 的分 析 。早在上个世 纪 ， 就提 出 了用共 生矩 阵代表纹理 特征 。该 方 法从共生矩阵中计算 出五种特 征表示 纹理 的特 征化统计 属性 。
１ 颜 色 相 关 图
１ １ 颜 色直方 图与 自相关 图 ．
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
统计信息 ， 而且还 反映 了图像 的空间特征 和灰度 的渐变度 。纹理 矩是 通过计算 图像 局部 区域 的力矩来反 映图像 的纹理特征 。二者 相结合整合 了图像颜色和纹理信 息。 实验证 明， 改进 的图像 相关图以及纹理 矩算法优 于传统 算法 ， 二者通过在 有限的空间维度 下的 结合在很大程度上提高 了检索精度。
第２ ８卷 第 １ ０期
２１ ０ １年 １ ０月
计 算机 应 用与软件
Ｃｏ ｍｐｕ ｅ ｐ ｉ ａｉｎ ｎｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ａ ｏｔ ｒ
Ｖ０ ＿ ８ Ｎｏ． ０ ｌ２ １
Ｏｃ ． ２ ｌ ｔ ０１
基 于颜 色相 关 图和 纹 理 矩 的 图像检 索
ａ ｇ ｒｔｍ ｓ ｓ ｐ ｒ ｒｔ ｈ ｒ ｄ ｔ ｎ ｌ ａｇ ｒ ｈ ，ｂ ｔ ｎ ｔ ｅ ｌ ｔ ｄ ｓ ａ ｅ ｉ ｈ ｉ ｎ ｉｎ ｎ ｅ ｓ ｎ ｂ ｅ ｃ ｍｂｎ ｔ ｎ ｈ ｔｉｖ ｌ ｌｏ ｈ ｉ ｕ ｅ ｏ ｔ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ ｌｏ ｔ ｍ ｉ ｉ ｏ ｉ ｉ ｏｈ ｏ ｈ ｉ ｅ ｐ ｃ ｎ ｔ ｅ ｄ ｍｅ ｓ ｓ ａ ｄ ａ ｒ ａ ｏ ａ ｌ ｏ ｉ ａｉ ，ｔ ｅ ｒ ｒ ａ ｍｉ ｏ ｏ ｅ ｅ
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
ｆ ａｕ ｅ ｒ ｏｏ ｒ ｅ ｔ ｒ ｎ ｈ ｐ ． Ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｅ ｔ ｒ ｓａ ｅ ｃ ｌｕ ，ｔｘ ｕ ｅ ａ ｄ ｓ ａ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ，ｗｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｍａ ｅ ｃ ｒ ｌ ｔ ｎ ａ ｄ ｔｘｕ ｅ ｍｏ ｎ ｌｏ ｔ ｍ ｎ ａ ｅ ｒｐ ｓ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｉ ｇ ｏｒ ａｉ ｎ ｅ ｔｒ ｍｅ ｔ ａｇ ｒ ｈ ａ ｄ ｔｋ ｅ ｏ ｉ ｅ ｅ ｔ ｅ ｗａ ｏ ｉ ｅ ｔ ｅ ｅ ｔ ｏ ａ ｇ ｒｔｍｓ ｔ ｍｐ ｅ ｎ ｈ ｆ ｃｅ ｔｉ ｇ ｅｒｅ ａ． Ｉ ｇ ｏｒ ｌ ｔ ｎ ｎ ｔｏ ｌ ｅ ｅ ｔ ｔｅ ｇ ａ ｅ ｅ ｆ ｃｉ ｙ ｔ ｃ ｍｂ ｎ ｈ ｓ ｗ ｌｏ ｈ ｏ ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｔｅ ｅｆ ｉｎ ｍａ ｅ ｒ ｔ ｖ ｖ ｏ ｉ ｉ ｉ １ ｍａ ｅ ｃ ｒ ａｉ ｏ ｎ ｙ ｒｆ ｃ ｓ ｈ ｒ ｙ ｌ ｖ ｌ ｅ ｏ ｌ ｓａｉｔ ｓ ｕ ｌ ｅ ｅ ｔ ｔ ｅ ｓ ａ ｉｌｃ ａ ａ ｔｒ ｔ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｇ ａ ｉｎ ｉｅ ｓ ｉａ ｉｎ ｏ ｒ ｙ ｌ ｖ １ Ｔ ｘ ｕ ｅ ｍｏ ｎ ｓ ａ ｍｅｈ ｄ ｏ ｂ ａｎ ｎ ｔｔ ｉ ，ｂ ｔａｓ ｒｆ ｃｓ ｈ ｐ ｔ ｈ ｒ ｃｅ ｓｉ ｎ ｈ ｒ ｄｅ ｔｄ ｖ ｒｉ ｃ ｔ ｆｇ ａ ｅ ｅ． ｅ ｔ ｒ ｍｅ ｔｉ ｔｏ ｆｏ ｔ ｉｉ ｇ ｓｃ ｏ ｌ ａ ｉ ｃ ｆ ｏ ｔｘ ｕ ｅ ｆａ ｕ ｅ ｉ ｃｌ ｒ ｍ ｈ ａ ・ ｖ ｌｉ ｇ ｙ ｃ ｍｐ ｔ ｇ ｔ ｅ ｍｏ ｎ ｓ ｏ ｈ ｍａ ｅ ｉ ｏ ａ ｅ ｉｎ ． Ｔ ｅ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｏ ｈ ｍ ｗ ｅ ｔ ｒ ｔ ｒ ｓｄ ｒ ｔ ｆ ｅ ｅ ｙ ｏ ｔ ｅ ｇ ｙ ｌ ｅ ｍａ ｅ ｂ ｏ ｕｉ ｈ ｍｅ ｔ ｆｔ ｅ ｉ ｇ ｎ ｌｃ ｒ ｇｏ ｓ ｈ ｏ ｉ ａｉ ｆ ｔｅ ｔ ｏ ｒ ｅ ｎ ｌ ｏ ｉ ｔｇ ａｅ ｈ ｏｏ ｒ ａ ｄ ｔ ｘｕ ｅ ｉｆ ｒ ｔ ｎ ｏ ｈ ｍａ ｅ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｓ ｏ ｅ ｈ ｔ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｉ ｇ ｏｒ ｌｔ ｎ ａ ｄ ｔｘｕ ｅ ｍｏ ｎ ｎｅ ｒ ｔｓ ｔｅ ｃ ｌ ｕ ｎ ｅ ｔｒ ｎ ｏｍａｉ ｆ ｔｅ ｉ ｇ ． ｘ ｅ ｏ ｉ ｎｓ ｈ ｗ ｄ ｔａ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｍａ ｅ ｃ ｒ ａｉ ｎ ｅ ｔ ｒ ｍｅ ｔ ｅ ｏ
如下 ：
Ｐ ｒ 一 Ｉ＝ｄ ］ （） ３ ｌ 给定灰度级别为 像素ｉ ｇ Ｐ， 计算 与 其相距 为 ｄ 灰度 级别 为 ｇ ，
（）＝ ，
的像素 点 Ｐ 的个数 。 ｉ 图像相关 图算法虽然 实现 了空 间和灰度渐 变信 息的提 取 ，
＿， ＝ｒ （ 仃ｕ＋ 厂 ｙ －ｅ 一 （ （ ） ＿ ｐ ｒ ｘ
以及 由基于频谱 的小 波变换 。本文提 出 了纹 理矩算 法 ， 纹理矩 以图像的矩来 表示 纹 理特 征 。函数ｆ ， ） Ｐ＋ｑ阶矩定 义 （ Ｙ的
如下 ：
∞ ∞
１ ２ 颜色 相关 图 以及改进 ．
颜 色相 关图在颜 色 自相关 图 的基 础上加 入颜 色 渐变 的信
息， 统计 了像素在一定 距离 内的颜色变化 程度。设 ｄ为距离集
＾
．
（ ， ）＝∑ｐ∈
（） １
也就是在指定 的颜 色空间模型 中 ， 图像 中各种 颜色 出现的频 对
数的统计。直方 图算法 虽然统 计了像素 点的灰度 分布 ， 但它是
收稿 日期 ：０ ０— ６—０ 。国家 自然科学基金项 目（０ ０ ０ ２ 。李 ２１ ０ ５ ６７ ２ ７ ） 永芳， 硕士生 ， 主研领域 ： 多媒体技术 ， 网格技术 。
ｖ） ｙ［ ） ， Ｕ】 ｄ ｐ ｄｖ ｕ （ ６ ）
纹理矩算法 已经被用 于了字迹识别等方面 。本文将该算法 用于提取 图像 的纹 理 特征 。跟 经典 的共 生矩 阵 的特 征 向量相
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
建立 了相关的理论 体 系［ 。本 文提 出 了基于 纹理矩 的 相关算 ２ ３
０ 引 言
基于 内容的图像检索 Ｃ Ｉ Ｃ ｎｅｔ ａｅ ａｅＲ ｔｅａ） ＢＲ（ ｏｔｎ Ｂ ｓｄＩ ｇ ｅｒ ｖ ｍ ｉ１
法来实现纹理特征的提取。实验证 明改进后 的图像相关 图和纹
理矩较传统方法在图像检索精度上较传统方法有 明显进 步。合