基于颜色及空间信息特征的图像检索

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)
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 xq 和 yq 定义为：
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.
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
xq= 1 ∑ x |S |q (x,y)∈Sq
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
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
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，
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）
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
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)
V= max(R,G,B)GB 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