基于颜色特征的图像复杂度研究

《基于颜色特征的图像复杂度研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、’－；…１０４７５３１３０７８７八畐巧施ＭＵＭ呵為乂聲％＾硕ｉ学位论文＾＾＾：Ｅ／．％｜｜．《種１＾ｐｌ養｜基于颜色特征的團像复燕度研究－Ｉ‘．－：Ｆ稼違心节＇難．－潘：．ｉＳ；．一＇：巧ｃｌ常．薪‘．．＂－破－．Ｖ滅巧Ｍ黎繁：自顔＂凌学科、专业：软件工程霉誓必答研究方向：计算机图像理解类：硕±；＾１＾；？指导教师：周兵副教授畫繁書；．－ｖ＇审’一。巧年巧月＿Ｘ；．ｆ，猶％載參＇．／Ｉ遍亀．Ｖ編、、．＞较：翁：聲．辜贿关于学位论

2、文独创声明和学术诚信承谱本人向河南大学提出硕击学位申请。本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完成的，对所研究的课题有新的见解。据我所知，除文中特别加Ｗ说明、标注和致谢的地方外，论文中不包括其他人已经发表或撰写过的研究成果也不包括其他人为获得任何教育、科研机构的学位或证书而使用过的，材料一工。与我同作的同事对本研究所做的任何贵献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢患。人郑重承诺。在此本：所呈交的学位论文不存在舞弊作伪行为，文责自负学位申请人（学位论文作者）签名：荷爽．２０１＾年《月文

3、曰关于学位论文著作权使用授权书人经人完全本河大为位论文的了南学核批准授硕去学位。作者本审予学作，解并同意河南大学关保留、使用位论文的要求河南大权向国图书有学，即学有家馆怎、科研信机构、数据收集机拘和本校困书馆等提供学位论文（纸质文本和电子文本）Ｗ供公众检、查。人授权河大学出于室扬、展览学校木发展索巧本南学和进行学术交流等目的可Ｗ采取、缩、担描和拷巧等复制手段保存、汇，影印印文编学位论文（纸和电子文）。质本本（及保容的位论文在解启适授权）涉密内学密用本书位获得（论文）签名：学者学位作者．０１＾曰

4、２月年２占＾＞（论支教巧指签若：学位导师＾２１０月曰年＾＾ResearchonImageComplexityBasedonColorFeatureADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringScienceByXuShuangSupervisor:Asso.Prof.ZhouBingJune,2016摘要图像复杂度的研

5、究在诸如目标自动识别、边缘检测、图像压缩、数字水印、图像隐写算法、图像分类与检索、认知心理学、计算机美学等领域得到了广泛的应用。尽管如此，图像复杂度并没有一个统一的概念，不同的研究领域给予了图像复杂度不同的定义和描述方法。[2]组成论是一个用于研究描述客观事物普遍规律的新的知识体系，它通过复[2]杂度的概念来反映研究对象内部组成的丰富程度。组成论的提出为复杂度问题的研究提供了一个新的思路。本文从图像最直观的颜色特征入手（包括颜色种类特征和颜色空间分布特征），结合组成论中提出的广义集合、分布函数和复杂度的概念，分别定义了描述图像颜色种类特

6、征、图像颜色空间分布特征的广义集合，给出了图像颜色种类特征复杂度和颜色空间分布特征复杂度的定义与求解方法。并且将这两种颜色特征复杂度相结合，给出了一个求解图像颜色特征复杂度的方法。为了验证本文提出的图像颜色特征复杂度计算方法的可行性和有效性，分别在RGB和HSI色彩模型下构造并实现了相应的计算图像颜色特征复杂度的算法，并使用大量图像对算法进行实验验证。实验结果表明：(1)在RGB模型下以原始图像为研究对象，得到的实验图像的颜色种类复杂度与人的视觉感受一致性较高，在一定程度上说明了颜色种类复杂度计算方法的有效性。但由于RGB彩色空间本身不

7、能很好地反映人眼对色彩的视觉感受，识别的图像颜色种类数远大于人眼可区分的颜色种类数，因此计算得到的图像颜色分布特征复杂度与人的视觉感受相符程度比较低，进而影响了图像颜色特征复杂度计算结果的准确性；为了验证在减少颜色过度识别后图像颜色特征复杂度计算方法是否有效，采用[43]CoQuWeiP色彩量化算法对原始图像进行色彩量化操作，并对色彩量化后的图像进行实验。结果表明在给定参数下图像的颜色空间分布复杂度和整体颜色特征复杂度与人的视觉感受的一致性都有明显提高，但是由于色彩量化过程中存在颜色信息的丢失，进而影响了颜色种类复杂度计算结果的有效性。

8、(2)在HSI模型[23]下，采用了N.Ikonomaki等人提出的像素相似性度量规则来计算连通域，使算法对色彩的感知更接近人眼对色彩的分辨与感知，大大减少了图像中被识别的颜I色数目，从最接近人眼视觉感受的