指甲的颜色纹理所对应的身体状况

1.指甲发青，暗示呼吸系统有问题，轻易患心血管疾病；

2.指甲发蓝，则是血液循环不畅的表现；

3.指甲发红，对应的则是心力衰竭。

4.指甲竖纹：指甲表面不够光滑，出现一条条的直纹，一般会出现在操劳过度、用脑过度后；在睡眠不足的时候，这些竖纹会很清楚地显现出来。假如竖纹一直存在，则可能是体内器官的慢性病变。假如不加以调养，随着病情的发展指甲会变得高低不平，甚至会裂开。

5.指甲横纹：指甲上的横纹是一种对已经发生的病变的记录。换句话讲，当指甲上有横纹出现时，体内必然已经出现一些病变。一般而言，开始的时候横纹只在指甲的最下端，随着指甲的生长，逐渐向上移动，也就预示着离发病时间越来越近了。

6.指甲斑点：指甲上有少量白点，通常是缺钙、缺硅或者寄生虫病的表现；白点数量比较多，可能是神经衰弱的征兆；而指甲上出现黄色细点，则可能患上了消化系统的疾病；假如指甲上出现黑色斑点则要小心，轻者只是操劳过度、营养不良，重者可能是胃下垂、胃癌、子宫癌的先兆。

7.指甲小太阳，就是指甲根部发白的半月形，叫做甲半月，又叫健康圈。一般而言，甲半月占整个指甲的1/5是最佳状态，过大过小或者隐隐约约都不太正常。甲半月太大的人轻易发生高血压、中风；而甲半月假如太小则说明血压太低。完全看不到半月甲的人，大多有贫血或者神经衰弱的症状。

图像颜色特征提取原理

一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:

基于颜色直方图的图像检索(实验分析)

基于颜色直方图的图像检索作者:吴亚平学号:200812017081203009 1.概述在过去的十几年间，有许多知名机构都对图像检索系统进行了深入的研究，病开发出了相应的检索系统，例如IBM Almaden研究中心研制的QBIC系统，Virage公司研发的VIRAGE系统，麻省理工大学多媒体实验室研发的Photobook系统，哥伦比亚大学研发的VisualSeek系统，斯坦福大学研发的WBIIS系统，U.C.伯克利分校研发的Blobworld系统等等。这些检索系统的基本特征都是基于图像像素值的特征提取相应的规则图像，例如形状、颜色、纹理等，并以此为依据对图像进行比较检索，在这篇论文中，系统采用了基于颜色特征提取的检索。基于直方图在两个颜色空间对图像特征进行判定检索。这两个颜色空间是RGB和HSV。通过对两副图像对应的RGB和HSV 值计算其距离，依据距离的远近来判断相似性，这种方法简单易行，由于丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息，判定的计算量相对较小。当然这也导致了两副图像之间的判定没有实际的语义上的关联，也就是说，距离相近的图像并不一定有事实上的相应联系。但是，经过试验的判定，这种基于直方图的图像检索系统能够为图片检索提供相对精确的检索结果。 2.相关知识 2.1. RGB颜色空间 RGB颜色模型中每种颜色都是由红绿蓝三种颜色组成。这种颜色模型在许多CRT显示器和彩色光栅图形设备中被广泛使用。这三种颜色被认为是其他颜色的

添加剂，对于所需要的颜色通过对这三种颜色进行不同的比例进行相加即可得到。RGB模型可以用如下的颜色坐标系表示。注意从（0，0，0）到（1，1，1）的对角线，白色代表了灰阶，RGB色彩模式俯视从白色开始的。 2.2. HSV颜色空间（也称HIS颜色空间） HSV字母分别代表了色度（Hue），饱和度（Saturation），色调。上面的锥形图说明HSV的颜色模型。Value代表了颜色的强度，他是从图像信息中分离出来，可以表示相关信息的部分。色度和饱和度代表了颜色在人眼中的生理特征。色度与红色等颜色从0到1的表示不同，色度是从红色通过黄，绿，青，蓝，洋红色，再回到红色。饱和度的区分是从0 到 1，他通过值大小来影响颜色的饱和度。对于色调，也是从0到1，随着他的增大，图像的颜色就会越来越亮。

4-基于内容的图像检索

研究生课程数字图像处理Digital Image Processing 彭宇新北京大学计算机科学技术研究所E_mail:pengyuxin@https://www.360docs.net/doc/9a11329559.html,

基于内容的图像检索 ●为什么需要基于内容的图像检索? ●查询方式，查询demo，现有系统简介●具体内容 ?特征提取 ?相似度匹配 ?相关反馈 ?索引结构 ●MPEG-7介绍：性能评价等 ●思考的几个问题？

为什么需要基于内容的图像检索? ●当前图像内容的特征 ?海量的图像内容出现人类已有的：历史、地理、军事、医学… 每天新增的：数码相机、互联网?图像内容的特征：没有索引、目录或摘要 ?怎样找到需要的图像？

●基于文字描述的图像检索 ?丰富的图像内容很难用文字来全面描述 ?文字的选取因人而异，带有很大的主观性 ?耗费大量的人力和时间 ●结论：对于海量的图像，基于人工标注文字的检索已不可能 ●问题：目前搜索引擎提供的基于文字的图像检索，能够解决问题吗？解决得好吗？为什么需要基于内容的图像检索?

●为什么需要基于内容的图像检索(CBIR)? ?提供图像的检索功能 ?不需要人手工标注，计算机自动分析和检索，节省人力和时间 ?使海量图像的管理和索引成为可能 ?存在的问题：人类高级语义特征与计算机底层特征表示的矛盾查询方式问题为什么需要基于内容的图像检索?

基于颜色特征的图像检索算法的实现

目录摘要 (1) 关键字 (1) 1绪论 (1) 1.1 基于内容的图像检索的概念 (1) 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 (1) 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 (1) 1.4 基于内容的图像检索的关键技术 (2) 1.5 国内外研究现状 (3) 1.5.1 国外研究现状 (3) 1.5.2 国内研究现状 (4) 2 基于颜色特征的图像检索方法 (4) 2.1 颜色度量体系 (4) 2.2 颜色空间 (5) 2.2.1 RGB颜色空间 (5) 2.2.2 HSV颜色空间 (5) 2.2.3 CMY颜色空间 (6) 3 颜色特征的表达 (7) 3.1 颜色直方图 (7) 3.2 累加直方图 (8) 4 图像特征的相似性匹配 (9) 4.1 距离度量方法 (9) 4.2直方图的交集的方法 (9) 4.3 欧式距离法 (9) 5 图像检索算法实现 (10) 5.1程序开发运行环境 (10) 5.2 程序检索逻辑 (10) 5.3 算法具体实现 (11) 5.4 实例演示 (14) 6 全文总结与展望 (15) 6.1 全文总结 (15) 6.2 展望 (15) 致谢 (15) 参考文献 (16) 英文摘要 (16)

基于颜色特征的图像检索算法的实现摘要：文章介绍了一种基于颜色特征的图像检索技术的算法并给出了程序实现。首先介绍了基于内容的图像检索技术、发展历史及基于内容的图像检索技术的特点和主要应用，并在此基础上探讨了该领域所用到的一些关键技术。文章着重探讨了图像的颜色空间、图像特征提取及图像相似性度量等内容，并利用matlab技术实现了一个简单图像检索的程序。文章最后则对当前基于内容图像检索技术研究热点和今后的发展方向进行简单的阐述。关键字：基于内容的图像检索；颜色特征；颜色直方图；相似度度量方法 1 绪论 1.1 基于内容的图像检索的概念基于内容的图像检索[1]（Content Based Image Retrieval, CBIR）是一项从图像数据库中找出与检索式内容相似的图像的检索技术。它利用从图像中自动抽取出来的底层特征，如颜色、纹理、轮廓和形状等特征，进行计算和比较，检索出符合用户需求的结果图像集。目前图像检索系统技术实现的基础是对底层特征信息的计算和比较，也即是“视觉相似”。 1.2 基于内容的图像检索的发展历史图像检索技术的发展[2]可以分为两个阶段，第一阶段始于70年代，当时的图像检索是通过人工的标注来实现的，随着计算机技术和通信网技术的发展，特别是因特网的快速发展，图像数据的容量越来越大了，这种“以关键字找图”的方法越来越不适应检索技术的发展了。由于图像内容的丰富内涵以及人们对图像内容进行抽象时的主观性不同的人对同一幅图像有不同的理解，这就引入了主观多义，不利于检索。为了克服文本标注检索的弊端，90年代研究者提出了基于内容的图像检索，其方法是:根据图像的颜色特征、纹理特征、形状特征以及空间关系等作为索引，计算查询图像和目标图像之间的相似距离，然后按相似度匹配进行检索，这种技术很大程度地利用了人们的视觉客观特性，避免不同人对图像主观理解的不同而达不到理想的搜索效果。从研究方向的层面来看，基于内容的图像检索可分为三层：第一层是根据图像的底层特性来进行检索，如颜色、纹理，形状等等，涉及图像信息处理、图像分析和相似性匹配技术；第二层是基于图像对象语义，如图像中实体及实体之间的拓扑关系的检索，对象级检索技术建立在下层特征基础上，并引入了对象模型库、对象识别和人工智能等图像理解技术；第三层是基于图像的抽象属性如行为语义，情感语义和场景语义的推理学习来进行检索。需要用到知识库和更加有效的人工智能和神经网络技术。这三个层次由低到高，与人的认知接近，下一个层次通常包含了比上一个层次更高级的语义，更高层的语义往往通过较低层的语义推理获得。尽管经过了多年的研究，较为成熟的基于内容的图像检索技术目前仍处于底层水平，由于底层研究是上层研究的基础，为了给上层建立准确、有效的图像特征提取方法，底层的研究仍在不断的发展。 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用基于内容的图像检索技术有以下特点[3]：一是它突破了传统的基于表达式检索的局限，从媒体内容中提取信息线索。

基于纹理特征与BP神经网络的一类图像检索

计算机科学２∞ｏｖ。ｌ２７№６基于纹理特征与ＢＰ神经网络麴一类图像检索刈Ａ糙ｈｄ《ｌｍ８９ｅＲｅｔｒ｜ｅｖａｌ黼ｅｔｈ。ｄｆｋ￡ｅｄ。ｎＴｅｘｔＨｒｅＦ￡５｝愀ｓ蛐ｄＢＰＮ骰ｌｒａｌＮｅ＃ｗ。ｆｋｓ戴青云余英林（华南理工大学通信与电子工程聚广州５１０６４１）Ａ抽ｔｒａｎＩｎＶｊｅｗｏｆｔｅｘｔｌｌｒｅ曲ａ￥ｅｄｉｍａ壮托ｔｒ撑ｖａｌ，ａｋｌｎｄ。ｆＥｍａ舭ｒｅｍｅｖａｌｍｅｔｈ。ｄｍｐｒ。∞ｓ叫ｉｎｔｂｓｐａｐｅｒｗｈｉｃｈｅｘｔＨｅｔｓａｎｄｓｅ｝ｅｃ拈｛ｅｘｔｕｒｅ壬ｅ８ｔｕｆ￡ｓｂａｓｅｄｏｎｔｉｌｅｃｏ—ｏｃｃ㈣艇ｅｍａｔｒｉｘａ酬ｔｈ＃ｎｃ｛。ｓｓ擅￡ｓｔｋｍｗｎｈ辩’｝耗日托ｌＮｅｔｗｏｒ氧ｓ＋辩ｘｐ旺ｌ掘ｅⅡｔ㈣Ⅱ】【ｓｓｈｏｗ￡ｈａｔｔ醚ｓｍｅｔｈ矗￡ｓｖ￡ｒｖｅｆ｜＃ｃｔｉ他ｆｏｒｆｅ韬辨ｍ霉ａｓｅｒ把ｓｏｆｉｍ８９ｅｓ。ｆｎｕｍｂｅｒｓｌｎｖｅｈＩｃｌｅ｝托ｅｎｓｅｐｌａｔｅ§ Ｋｅ”ｎｒｄｓＴｅ：：：ｍ—ｂａｇｅｄｌｍａｇｅｒｅｔｎｅｖａｊ，ｔｈｅＣ。一ｏｃｃｕｒｒｅ“ｃｅｍａｔｎｘ，ＴｅｘｔｌＩｒｅａｎａｌｙ８ｔｓ，ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｆ— ｗｎｒｋ。１引言随罄瓣络迸信盈多攥捧技术的敷瓣，持捌是嚣持羁赫广瑟蔽耀，骜攘燕蠢一静越来越黧簧瓣痿惠载棒得到了广泛船应庵。融台蚕像理解技术，盏接针对静止图像或税糊帧的图像特征进行处理，谯高度信息化的今天，已成为内容图像库中图像信息蠛织和管理不可缺少的技术。对予浦用的静止图像ｔ用于检索的特征主要有：颜色、纹理，彤状、草图等啪，其中，颜色相对于几阿特征面言。翼嚣麓转不变往积足菠不变毪，壤基于内容嚣强稼柱索审楚嫠箨最广泛瓣赘薤之一∞；澎技是翦垂鐾体鲔本壤特征之一，西此剥用形状采稳霉可大大提高检索的准确性和技率；纹理是图像物体袭面灰度变化内容的特徼，作为图像的一个重要特授，纹理也是基于内容图慷捻索的主要线索“’５］。目前国内外很多学者正在上述三方街展开广泛、深入的研究。数字嬲缘申曲纹理是相邻像素豹获捷或颜色曲空羁相关捷或遐嚣缘获麦帮颤垂窒翔稼鬟交纯翡程凳表瑷，可表理为；连缭、形获、条搜、色头等辞。蠹像或辊捧的纹理或纹理特征能反映国像或镑体本身酶属性，检测图像间纹理的相似性是判斯图像是帮相似的一个重要手段。利用纹理特征进行图像检索撬～种非常有救的手段．基于纹理特征的检索的基本思想是：用数学或信息论的方法提取出纹理特征，即将嬲像获度或颜色空闼辨总搭或各十铡面疆数字特禚采度程，熟后用纹理分锈方撼捻涮惠纹理基元释获器褰燕纹理基元莠｝蠢＊）奉项目受黼寡自然辩学基金ｓ９７７２０２６觉靴分布方戏的信息。纹理分析方法大致可分为统计方法和结构方法。统｛十方法哥舟为空鞫域方法秘变按城方法。其中空翔壤法殳嚣缓｝｝方法，墨基于缝诗瓣稼获度级舞势毒臻掂，矗按劳析图像曲获度变化勰樟。如利用直方匿的统计特征、边缘方向直方雷特证；嗣像自相关函数法；灰度共嫩矩阵法；灰度一梯度共生书臣阵泼等。变换域方法首先将图像变换到变换域中．然前抽取相应的特征。如；傅巍叶变换法；采弦变换｛击；小激变拽接等。本文采用灰度共生矩阵提取嬲稼的纹理特征，然后果臻静挣经瓣终方莹对提取戮势纹理豹特在进行势突，势矗犯基籀上遂过纹理特挺辩档耘性匹既囊量进行捻索，最后弁绍针对一蛙率肄辫像的实验结果。２藏魔共生矩阵就度共生矩阵是研究图像中两个像索灰度级联合分布的统计形式，固此能很好地艇毂纹理中灰度级空间相受缝曲规律。鼗数字爨侏，（ｔ，ｊ）豹，＝，ｊ、势Ｍ＊Ｎ，藏寝级数为Ｌ，弼敬爱共生瘫阵曲定文为８３：获幕个藏囊缎为ｎ（，（ｆ，Ｊ）黼ｎ）的像翥点（ｆ】一ｏ，】，２＋…ｔ０一】）到离开某个固定佼盥占＝（Ｄｚ。ｃ＇）的瓤度墩为ｚ２（，（ｍ．一）一ｆ２）像寨点（船燃ｏ．１，２，…，Ｌ一１）的概甯：ｎ（￡１．Ｚ２）（Ｚ１，Ｚ２—０，１，２，…，Ｌ～１）“）其中ｚｌ、ｚ２势别对应获度共生蜒捧Ｐ的行和到，Ｐ是一十对穆方阵。可见，灰度共生矩薄赛鞒上是灰廑壹方强的接广，羚一霹对获麦缀赫毫方嚣。 ?ｊ５? 　万方数据

表面图案与纹理和颜色

8.5 表面图案与纹理 8.5.1 表面图案的描绘表面图案（Surface Patterns）的描绘，是指将一张平面图案(pattern)描绘到物体表面上去并进行三维明暗真实感显示的过程。物体表面有图案，意味着物体表面的各点呈现不同的色彩和不同的亮度，而这是由物体表面的反射或透射系数决定的。因此，在物体表面绘上图案，也就是改变物体表面有关部分的反射或透射系数。设平面图案中的任意点P￠（x￠ ,y￠）的色彩为C￠ ,C￠由三个分量组成； C（x￠ ,y￠）=(R￠ (x￠ ,y￠ ),G￠ (x￠ ,y￠ ),B￠ (x￠ ,y￠ ) ) 物体表面与P￠相对应的位置点为P（x,y,z）.P点的反射系数R（x,y,z）=(R r(x,y,z),R g(x,y,z),R b(x,y,z).将图案从P￠描绘到P上去，就是令P的反射系数为P￠色彩的函数，并通常取为线性函数： R r(x,y,z)=K× R￠ (x￠ ,y￠ ) R g((x,y,z)=K× G￠ (x￠ ,y￠ ) R b(x,y,z)=K× B￠ (x￠ ,y￠ ) (8-5-1)

其中K是协调R与R￠、G￠、B￠之间数值大小的一个系数，它将基色的变化域映射为反射系数的变化域。得到反射系数后，物体表面各点的色彩明暗就可以用光照模型算出。综上所述，将一幅平面图案描绘到物体表面上去的过程为： 1.将平面图案上的各点（x￠ ,y￠）映射到物体表面上的各点（x,y,z）. 2.根据式8-5-1求出（x,y,z）处新的反射系数。 3.用光照模型计算物体表面（x,y,z）的色彩明暗。为了完成上述过程的步骤1，我们先研究平面四边形之间的映射，并先限于凸四边形的映射。设源凸四边形为A￠B￠C￠D￠，目的凸四边形为ABCD（图8.5.1（a）、(b)）。令f￠为A￠ D￠与B￠ C￠延长线之交点；f为AD与BC延长线之交点；E￠为A￠ B￠与C￠ D￠延长线之交点；E为AB与CD延长线之交点。对于S内的任一点P，与在S￠内的对应点P￠的映射关系为：其中，f1、f2是线PF与AB边交点P1分AB的两部分长度；

(完整版)图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩

自动化区分木材的颜色及纹理

自动化区分木材的颜色及纹理——铸锐woodscanner自动木材选色机铸锐(上海)工业自动化有限公司座落于上海奉贤的是国内专业研发木材分色选色设备的厂家,公司拥有专业的自主研发团队，和先进的理念。为顾客定制研发最适合的方案，以节省资源，提高效率为目标，满足不同客户的需求。自动木材选色机用于自动区分木材颜色，针对不同色度的木材颜色分类。颜色识别广泛用于木材加工企业。能够自动解决人工使用量大、误差大、难以分色、统计等问题，提高木材加工企业的生产管理与提高生产效率，更精准的实现自动化。特点： ●采用国际一流光学专用镜头，清晰度高，探头分辨率为2048*1，能识别出细微的色差并加以区分。 ●自适应调节工作温度，保证选料机在高温环境下也能正常工作。 ●采用高速并行的数据处理芯片，实施高效的图像采集与处理系统，大大提高了选料机的分选效果。 ●配置特别光源，保证了高清晰的图像质量，可满足200种颜色分选，能识别木材颜色细微变化。 ●采用先进的双轴气缸和高频电池阀，持久耐用，使用寿命长。 Features: The resolving power of world-class optical lens cab achieve 2048*1. High quality optical source, which can guarantee the high-definition photos can be took from the camera, is equipped in Color-Treat. This machine can treat up to 200 different colors change from the board. The central system can adjust its working parameters according to variation environment temperature. So Color-Treat can work steadily in a boarder range of temperature. High-speed parallel data processing chip of this machine can greatly improve the effect of treating color

基于颜色特征的图像检索

摘要随着多媒体及网络技术的发展，互联网中的图像等多媒体信息的数量在迅速增加。如何在庞大的多媒体数据资源海洋中搜索到自己所需要的图像，随之成为一个函待解决的问题。近年来基于内容的图像检索技术己经成为了研究的热点，该技术具有传统文本检索方式所无法比拟的优越性，目前已被应用于多媒体通信、生物识别、知识产权保护等方面，具有广阔的发展前景。本课题设计了基于颜色特征的图像检索系统，该系统主要包括两个关键步骤：颜色特征的提取和相似度匹配。本文中首先采用应用广泛的HSV颜色空间来表示图像的颜色特征，对颜色分量进行非等间隔量化形成特征矢量；然后用欧式距离度量函数进行图像的相似性匹配；最后在MATLAB平台下编程实现了基于颜色特征的检索系统。根据用户输入的样本图像与图像库中的图像进行特征匹配，找出与样本图像距离比较小的若干幅图像，并按照图像之间的距离由小到大的顺序显示给用户。关键词：图像检索；直方图；颜色特征；MATLAB I

ABSTRACT With the development of multimedia technology, In Internet the number of images and other multimedia information in the rapidly increasing. How to locate the useful image in the vast multi-media is a great technology problem. In recent years, Content-based image retrieval has become a research focus, the technology has the superiority which the traditional text retrieval methods can not match.It has been widely used in multimedia communications, biometrics, intellectual property protection and so on, and has broad prospeets for development. This topic is designed based Color Image Retrieval System, which includes two key steps: color feature extraction and similarity matching. In this article was first used widely HSV color space to represent color feature image. We carried out color components quantification of non-interval to form feature vector; Then use the Euclidean distance metric function to match the similarity function of the image. Finally, this system should be implemented under the platform of the MATLAB by programming. Under user input sample image to conduct feature matching with image which in library images. In this system, It also can identify the images that have a short distance to the sample images, And in accordance with the distance between the images displayed to the user in the order from small to big. Keywords：Image Retrieval；Histogram Algorithm；Color Features；MATLAB II

特征提取-特征提取颜色特征纹理特征形状特征空间关系特征

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法 [ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情] 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量

毕业设计(论文)-基于颜色特征的图像检索方法研究与实现

本科毕业论文 (科研训练、毕业设计) 题目：基于颜色特征的图像检索方法研究与实现姓名：学院：信息科学与技术系：计算机专业：计算机年级：2004 学号：04120074 指导教师（校内）：职称：教授指导教师（校外）职称：年月日

基于颜色特征的图像检索方法研究与实现【摘要】本文介绍了一个基于改进的加权颜色直方图的图象检索系统。本系统通过将基于改进的加权的局域颜色直方图的图像检索方法和全局直方图的图像检索方法相结合，提高查全率和查准率。其中，基于分块局域直方图的检索方法利用了图像中间部分的重要性，将图像平均划分成3×3个子块，取中间一块的图像，计算其与参考位图相应位置的颜色特征距离，再计算原图的颜色直方图与参考位图的颜色特征距离，分别赋予权值后得出的值就是图像之间内容的相似程度。本文引入欧氏距离的相似性度量方法实现图像检索。实验表明，该方法具有较好的查全率和查准率。【关键字】图像检索，颜色特征，颜色直方图，相似性度量方法

CONTENT-BASED IMAGE RETRIEV AL SYSTEM LEARN AND REALIZATION ABSTRACT This image retrieval system is based on a improved weighted color histogram. With combining the improved image retrieval algorithem of based on the weighted central-block color histogram and the image retrieval algorithem of overall histogram, the recall rate and the rate of search is improved . Using the importance of the image of the middle part, the retrieval method based on the block local histogram divide a picture into an average o f 3 × 3 sub-blocks. Choose the middle one , calculate the colour feature distance between the middle block of original image and the middle block of reference image .Then calculate the colour feature distance between the original image and reference image. Weighted with fixed value , we can get the similarity between them. We introduce the Euclidean distance measurement methods to achieve similar image retrieval. The experiments show that the method has a better recall rate and the rate of search. Keywords: Image Retrieval, features of color,color histogram, similar methods of measurement

基于颜色形状纹理综合特征的CBIR

研究生课程考核试卷科目：数字图象处理教师：黄鸿姓名：井涛学号：20120802040 专业：仪器科学与技术类别：学术上课时间：2012 年10月至2012 年12月考生成绩：卷面成绩平时成绩课程综合成绩阅卷评语：阅卷教师(签名) 重庆大学研究生院制

基于综合特征的图像检索系统摘要基于内容的图像检索（CBIR）是一个非常热门的研究领域。本文在对颜色特征、形状特征和纹理特征的研究基础上，将三种特征结合在一起，实现了可以自定义权重的综合特征的图像检索系统，并在Matlab平台上实现了这一系统。图像特征的提取和相似性度量是CBIR的两个关键技术。对于颜色特征，本文采用HSV空间中的颜色矩表示颜色特征；对于形状特征，本文采用图像的Hu 不变矩作为形状特征；对于纹理特征，为减少计算量，本文首先对图像进行预分割，提取分割后区域基于傅立叶描述子的纹理特征作为整个图像的纹理特征。在相似性度量方面，采用曼哈顿距离作为度量标准，得到各个特征的相似度向量。本文在Matlab平台上实现了这一图像检索系统，实现自定义权重以及综合特征下的图像检索，并在655副图像的大数据库中随机抽取24副图像进行检索实验，得到了较好的效果。关键词：图像检索，颜色矩，不变矩，傅立叶描述子 Abstract Nowadays content-based image retrieval (CBIR) has become a very active field. On the basis of study on the color features, shape feature and the texture characteristics, in order to achieve a comprehensive retrieval system, these three features are combined together in the paper, which has been built on Matlab. There are two key techniques in CBIR, which are image feature extraction and similarity measure. The color characteristic in this paper is expressed in the method of extracting color moments in HSV space. The shape feature used in this system is the invariant moments of images. As to texture characters, bo undaries’ Fourier descriptor is used after the image is divided. This paper bulit an image retrieval system based on Matlab which combines these three features and realizes user-defined weights. This retrieval system has a good effect on a database of 24 images. KeyWords：Image retrieval, Color moments, Invariant moments, Fourier descriptor

原型基于颜色的图像检索与MATLAB

Prototyping Color-based Image Retrieval with MATLAB? Petteri Kerminen1, Moncef Gabbouj2 1Tampere University of Technology, Pori, Finland 2Tampere University of Technology, Signal Processing Laboratory, Tampere, Finland

Abstract Content-based retrieval of (image) databases has become more popular than before. Algorithm develop-ment for this purpose requires testing/simulation tools,but there are no suitable commercial tools on the market. A simulation environment for retrieving images from database according histogram similarities is presented in this paper. This environment allows the use of different color spaces and numbers of bins. The algorithms are implemented with MATLAB. Each color system has its own m-files. The phases of the software building process are pre-sented from system design to graphical user interface (GUI). The functionality is described with snapshots of GUI. 1. Introduction Nowadays there are thousands or hundreds of thousands of digital images in an image database. If the user wants to find a suitable image for his/her purposes, he/she has to go through the database until the correct image has been found or use a reference book or some “intelligent” program. Video on demand (VoD) services also requires an intelligent search system for end-users. VoD systems’ search methods differ slightly from image database’s methods. A reference book is a suitable option, if the images are arranged with a useful method, for example: 1)categories: animals, flags, etc, 2) names (requires a good naming technique) or 3) dates. An experienced user can use these systems as well as textual searches (keywords have to be inserted in a database) efficiently. There are situations when a multi-language system has to be used. There a language independent search system’s best properties can be utilized. A tool which is based on the images’ properties can be made

基于LBP纹理特征的图像检索系统

题目：基于LBP纹理特征的图像检索系统院（系）计算机科学与技术学院专业软件工程届别2008届学号0825121037 姓名指导老师指导老师职称副教授华侨大学教务处印制 2012年5 月

摘要随着计算机网络的飞速发展和多媒体编码技术的进步，网络上的资源日益丰富，尤其是直观的形象的多媒体信息备受人们的亲睐基于内容的图像检索，即（CBIR）。CBIR的核心是使用图像的可视特征对图像进行检索。纹理分类与分割是图像处理领域一个经久不衰的热点研究领域,纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题,一直是人们关注的焦点,各种纹理特征提取方法层出不穷。局部二元模式（LBP）是一种灰度范围内的纹理描述方式，它从一种纹理局部近邻定义中衍生出来。本文实现了恒定的基础局域二值模式和旋转不变的局域二值模式两种纹理特征提取方式。通过LBP纹理图生成灰度直方图，计算灰度直方图之间的欧式距离以完成图像检索比对。本文采用VC++6.0环境下MFC项目导入OpenCV图像处理函数库设计了检索系统实现基于LBP纹理特征的图像检索。在(加利福尼亚理工学院256类图像数据库)及（Queensland大学分类的brodatz自然纹理图像库）下进行测试并对结果进行分析与讨论。关键字： CBIR；LBP特征提取；图像识别

ABSTRACT Along with the rapid development of the computer network and multimedia code technology progress, the network resources are increasingly rich, particularly intuitive image of the multimedia information is people's pro-gaze content-based image retrieval, namely (CBIR). The core of the image is used CBIR the visual features to do image retrieval. Texture classification and segmentation image processing area is a hot research field of enduring, texture feature extraction and segmentation texture classification as a priority, and has been the focus of attention, all kinds of texture feature extraction method are endless. Local Binary Patterns is a gray within the scope of the texture description way, it from a different texture Local neighbors in the definition of derivatives. This paper realized the constant based Local Binary Patterns and rotation invariant of Local Binary Patterns two texture feature extraction method. Through the LBP texture map generating gray-level histogram, calculation of gray histogram Euclidean distance between to complete than image retrieval. This paper using vc + + 6.0 environment MFC project launch OpenCV image processing function library design the retrieval system based on texture feature LBP image retrieval. In (the California institute of technology 256 kinds of image database) and (Queensland university of classification brodatz natural texture images library) test and the results are analyzed and discussed. keyword: CBIR, LBP feature extraction, image recognition