基于颜色相关图和纹理矩的图像检索

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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
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


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


( , )=∑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 。
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
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
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
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
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
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
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
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 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 )
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
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
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。
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
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
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