基于颜色及空间信息特征的图像检索
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第 28 卷 第 4 期（下） 2012 年 4 月
赤 峰 学 院 学 报（ 自 然 科 学 版 ） Journal of Chifeng University（Natural Science Edition）
Vol. 28 No. 4 Apr. 2012
基于颜色及空间信息特征的图像检索
陈慧
（福建江夏学院，福建 福州 350001）
统计分布.直方图简单的间隔量化并不能正确反映两幅图像
之间的色调差别，统计直方图中会出现零值，在进行相似性
度量时零值会影响计算结果，不能正确反映图像间颜色的
差异.累加直方图法可以解决零值问题.图像的累加直方图
也是一个一维的离散函数，已知图像某一特征的一般直方
图为 H(P)=(hx1,hx2,…,hxp…,hxn)，累加直方图可有下式计算： λ(P)=(λx1,λx2,λx3,…,λxP,…,λxn)
个很小的子集，颜色空间的量化最终目的就是使用尽可能
少的有视觉意义的颜色表达图像的颜色视觉信息.
2 颜色直方图
图像或图像中区域的颜色分布，可以借助特征的统计
直方图来实现.统计直方图中的数值都是统计而来，图像特
征的统计直方图实际上是一个一维离散函数，描述了该图
像中关于颜色的数量特征，反映了图像颜色的基本色调和
摘 要：本文提出将图像颜色特征和颜色的空间分布信息相结合的方法，弥补了颜色直方图对图像的空间信息特征表现 不够的问题，并保持原有算法的有效性和旋转不变性，提高了检索质量，实验结果表明该方法的图像检索效果良好.
关键词：基于内容的图像检索；颜色特征；空间特征 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1673- 260X（2012）04- 0036- 03
在各种多媒体数据中，图像作为一种内容丰富、表现直 观的多媒体信息，它的重要性不言而喻.随着图像这种信息 载体与人们工作和生活的关系变得越来越密切，快速而准 确地访问图像数据库已成为当前图像应用领域的一个重要 课题. 传统的基于文本的图像检索技术的不足日益突出，主 要因为利用关键字对图像特征进行主观描述并不能准确快 速地定位图像资源，而基于内容的图像检索是一种近似匹 配的技术，利用图像内容特征建立索引进行检索，检索效率 更高、精度更准、适应性更强.准确地提取与表达图像的有效 特征是基于内容的图像检索的关键. 在图像的诸多特征中， 颜色特征是图像最基本的低层特征之一，颜色特征的提取 与表达也较容易实现，同时其对图像的方向、大小、角度的 依赖性较小，对图像中对象的变换也不敏感，稳定性较强， 因此在图像检索中颜色特征的提取应用最为广泛.随着人们 对图像中各个对象位置的不断关注，对象的位置与对象的 空间信息特征的查询在基于内容的图像检索中变得越来越 重要. 空间信息特征关系表达了图像内部各部分之间的联 系，如何结合图像的基本特征与空间信息特征在图像处理 方面显得尤为重要，准确有效地提取颜色特征及结合颜色 与空间信息特征进行图像检索的方法值得推广且具备相当 的可行性. 1 颜色空间 1.1 颜色空间的转换
人眼色彩视觉特征具有色调、饱和度和亮度这三要素， 而 HSV 颜色空间正是一种面向视觉感知的颜色模型，用色 调、亮度和饱和度来表达颜色，通道之间各自独立，HSV 颜
- 36 -
色空间具备自然性，对用户而言，是一种直观的颜色模型，
而且具有相当的视觉一致性，适合在基于内容的图像检索
中应用. 颜色值由 RGB 空间转换至 HSV 空间是非线性的，
也是可逆的，同时变换也较容易实现，转化公式如下所示：
H=arccos
(R- G)+(R- B)
2 姨(R- G)2+(R- B)(G- B)
B≤G
若 B>G 则 H=2π- arccos
(R- G)+(R- B)
2 姨(R- G)2+(R- B)(G- B)
S=
max(R,G,B)- min(R,G,B) max(R,G,B)
xq= 1 ∑ x |S |q (x,y)∈Sq
题，环形颜色直方图描述了颜色的空间分布特征.设(Pij)C×R, 这里 Pij 表示像素(i,j)的颜色,C×R 表示图像的大小的.设 U= {(x,y),1≤x≤C,1≤y≤R}. 假设 B1,B2, …BM 为量化后的颜色 值，Sq 为二维平面上的几何集.设 Cq=(xq,yq)为 Sq 的质心，这里 x百度文库 和 yq 定义为：
1
Σ 其中 λxj= hxj j 为整数. j=1
3 环形颜色直方图检索算法思想及特点分析
虽然颜色直方图具有对尺度、平移和旋转不敏感的优
点且计算简单，但是颜色直方图只包含了该图像中某一颜
色值出现的频数，却没有表示出某象素所在的空间位置信
息，但颜色的空间分布又直接影响人们对图像的相似性判
断.Aibing Rao 最早提出了环形颜色直方图来解决这个问
颜色是由光的折射而产生的，红（R，red）、绿（G，green）、 和蓝（B，blue）是光源三原色.除了红绿蓝以外，描述颜色的 三个分量还可以取其他不同的形式，从而形成了不同类型 的颜色空间.采用不同的颜色空间，可以为相应的应用在颜 色的生成和表示上带来方便.RGB 是常用的颜色空间，任何 色光都可以用 R、G、B 三色不同分量的相加混合而成，即按 照三种原色的比重不同可以表示万千种不同的颜色.RGB 颜色空间虽然有利于图像的显示，但不是一个均匀视觉的 颜色空间，不符合人眼对色彩视觉的感知.
V= max(R,G,B)- min(R,G,B) 255
在 RGB 色彩模型到 HSV 色彩模型的转换过程中，输入
的 R、G、B 三色取值范围在 0 到 255 之间，得到的 H 值在 0
到 360 之间，S、V 值在 0 到 1 之间.
1.2 颜色空间的量化
随着计算机显示系统的飞速发展，大多数图像均以真
彩色的格式存储，真彩色表示方法能够表示 224 种颜色.理
论上，直接在真彩色上提取图像的颜色特征，将产生最好的
效果，但是，特征的提取和算法的复杂性会随着颜色数目增
多而非线性膨胀，因此这种做法在实际检索中是不可取的.
实际上可以用图像中的主要色彩代替全部的色彩来表示整
幅图像，因为图像中实际包含的颜色数只是颜色总数的一
赤 峰 学 院 学 报（ 自 然 科 学 版 ） Journal of Chifeng University（Natural Science Edition）
Vol. 28 No. 4 Apr. 2012
基于颜色及空间信息特征的图像检索
陈慧
（福建江夏学院，福建 福州 350001）
统计分布.直方图简单的间隔量化并不能正确反映两幅图像
之间的色调差别，统计直方图中会出现零值，在进行相似性
度量时零值会影响计算结果，不能正确反映图像间颜色的
差异.累加直方图法可以解决零值问题.图像的累加直方图
也是一个一维的离散函数，已知图像某一特征的一般直方
图为 H(P)=(hx1,hx2,…,hxp…,hxn)，累加直方图可有下式计算： λ(P)=(λx1,λx2,λx3,…,λxP,…,λxn)
个很小的子集，颜色空间的量化最终目的就是使用尽可能
少的有视觉意义的颜色表达图像的颜色视觉信息.
2 颜色直方图
图像或图像中区域的颜色分布，可以借助特征的统计
直方图来实现.统计直方图中的数值都是统计而来，图像特
征的统计直方图实际上是一个一维离散函数，描述了该图
像中关于颜色的数量特征，反映了图像颜色的基本色调和
摘 要：本文提出将图像颜色特征和颜色的空间分布信息相结合的方法，弥补了颜色直方图对图像的空间信息特征表现 不够的问题，并保持原有算法的有效性和旋转不变性，提高了检索质量，实验结果表明该方法的图像检索效果良好.
关键词：基于内容的图像检索；颜色特征；空间特征 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1673- 260X（2012）04- 0036- 03
在各种多媒体数据中，图像作为一种内容丰富、表现直 观的多媒体信息，它的重要性不言而喻.随着图像这种信息 载体与人们工作和生活的关系变得越来越密切，快速而准 确地访问图像数据库已成为当前图像应用领域的一个重要 课题. 传统的基于文本的图像检索技术的不足日益突出，主 要因为利用关键字对图像特征进行主观描述并不能准确快 速地定位图像资源，而基于内容的图像检索是一种近似匹 配的技术，利用图像内容特征建立索引进行检索，检索效率 更高、精度更准、适应性更强.准确地提取与表达图像的有效 特征是基于内容的图像检索的关键. 在图像的诸多特征中， 颜色特征是图像最基本的低层特征之一，颜色特征的提取 与表达也较容易实现，同时其对图像的方向、大小、角度的 依赖性较小，对图像中对象的变换也不敏感，稳定性较强， 因此在图像检索中颜色特征的提取应用最为广泛.随着人们 对图像中各个对象位置的不断关注，对象的位置与对象的 空间信息特征的查询在基于内容的图像检索中变得越来越 重要. 空间信息特征关系表达了图像内部各部分之间的联 系，如何结合图像的基本特征与空间信息特征在图像处理 方面显得尤为重要，准确有效地提取颜色特征及结合颜色 与空间信息特征进行图像检索的方法值得推广且具备相当 的可行性. 1 颜色空间 1.1 颜色空间的转换
人眼色彩视觉特征具有色调、饱和度和亮度这三要素， 而 HSV 颜色空间正是一种面向视觉感知的颜色模型，用色 调、亮度和饱和度来表达颜色，通道之间各自独立，HSV 颜
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色空间具备自然性，对用户而言，是一种直观的颜色模型，
而且具有相当的视觉一致性，适合在基于内容的图像检索
中应用. 颜色值由 RGB 空间转换至 HSV 空间是非线性的，
也是可逆的，同时变换也较容易实现，转化公式如下所示：
H=arccos
(R- G)+(R- B)
2 姨(R- G)2+(R- B)(G- B)
B≤G
若 B>G 则 H=2π- arccos
(R- G)+(R- B)
2 姨(R- G)2+(R- B)(G- B)
S=
max(R,G,B)- min(R,G,B) max(R,G,B)
xq= 1 ∑ x |S |q (x,y)∈Sq
题，环形颜色直方图描述了颜色的空间分布特征.设(Pij)C×R, 这里 Pij 表示像素(i,j)的颜色,C×R 表示图像的大小的.设 U= {(x,y),1≤x≤C,1≤y≤R}. 假设 B1,B2, …BM 为量化后的颜色 值，Sq 为二维平面上的几何集.设 Cq=(xq,yq)为 Sq 的质心，这里 x百度文库 和 yq 定义为：
1
Σ 其中 λxj= hxj j 为整数. j=1
3 环形颜色直方图检索算法思想及特点分析
虽然颜色直方图具有对尺度、平移和旋转不敏感的优
点且计算简单，但是颜色直方图只包含了该图像中某一颜
色值出现的频数，却没有表示出某象素所在的空间位置信
息，但颜色的空间分布又直接影响人们对图像的相似性判
断.Aibing Rao 最早提出了环形颜色直方图来解决这个问
颜色是由光的折射而产生的，红（R，red）、绿（G，green）、 和蓝（B，blue）是光源三原色.除了红绿蓝以外，描述颜色的 三个分量还可以取其他不同的形式，从而形成了不同类型 的颜色空间.采用不同的颜色空间，可以为相应的应用在颜 色的生成和表示上带来方便.RGB 是常用的颜色空间，任何 色光都可以用 R、G、B 三色不同分量的相加混合而成，即按 照三种原色的比重不同可以表示万千种不同的颜色.RGB 颜色空间虽然有利于图像的显示，但不是一个均匀视觉的 颜色空间，不符合人眼对色彩视觉的感知.
V= max(R,G,B)- min(R,G,B) 255
在 RGB 色彩模型到 HSV 色彩模型的转换过程中，输入
的 R、G、B 三色取值范围在 0 到 255 之间，得到的 H 值在 0
到 360 之间，S、V 值在 0 到 1 之间.
1.2 颜色空间的量化
随着计算机显示系统的飞速发展，大多数图像均以真
彩色的格式存储，真彩色表示方法能够表示 224 种颜色.理
论上，直接在真彩色上提取图像的颜色特征，将产生最好的
效果，但是，特征的提取和算法的复杂性会随着颜色数目增
多而非线性膨胀，因此这种做法在实际检索中是不可取的.
实际上可以用图像中的主要色彩代替全部的色彩来表示整
幅图像，因为图像中实际包含的颜色数只是颜色总数的一