融合整体与局部特征信息的图像检索

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1、您的论文得到两院院士关注图像处理文章编号:1008-0570(2010)04-1-0145-03融合整体与局部特征信息的图像检索ImageRetrievalCombiningGlobalandLocalFeatures(无锡职业技术学院)陈天娥程载和CHENTian-eCHENGZai-he摘要:本文提出一种融合整体与局部特征信息的图像检索方法,该方法对改进的HSV色彩空间量化后统计聚类颜色直方图,利用分层分块的思想进行视觉像素的颜色均值和二值化边缘特征的提取,并定义了归一化特征相似度计算公式。检索实验表明,融合后的特征检索,更符合人类视觉感受,检索效果

2、更好。关键词:二值化边缘;视觉像素;特征提取;图像检索中图分类号:TP317.4文献标识码:AAbstract:Anovelimageretrievalmethodcombiningglobalandlocalfeatureswasproposed,thismethodStatisticsclusteringcolorhistograminimprovedHSVcolorquantizationspace,andextractsimagefeatureaboutcolormeanofvisionpixelandbinarizationedgebasedo

3、nmulti-levelandmulti-block,alsodefinesSimilaritycomputationalformulaofnormalizedfeature.Experimentsshowthattheretrievalresultsobtainfromcombinedfeaturesfitsmorecloselywithhumanperception,andtheproposedmethodyieldsbet-技terretrievalperformance.Keywords:Binarizationedge;VisionPixel;

4、FeatureExtraction;imageretrieval术引言创随着网络和多媒体技术的飞速发展,各类图像数量正以级新数增长,怎样才能从海量图像中快速、准确地检索出预期图像?对此国内外许多学者作了大量的研究工作,检索技术也从传统(1)耗时费力的文本标注法索引图像技术发展到基于内容的图像检索技术。基于内容的图像检索主要利用自动提取的图像颜色、纹理、形状和空间关系等本质特征实现检索,已有算法可以分为两类,一类使用单一特征实现检索,速度快但误差率大;另一类综合各类特征实现检索,检索效果有所提升,但计算复杂,检索由于海量图像库色彩丰富,直接统计每种颜色在图

5、像中出速度慢。究其原因,一方面很难准确提取图像的各类特征,另一现的像素数目,对应的原始颜色直方图中的bin过多,而人类视方面各类图像特征描述与人类的直观感知之间还存在一定的觉能够区分的颜色数目有限,导致统计意义下降,因此必须对差异,无法满足海量图像的有效检索。本文提出一种融合图像整HSV颜色空间量化。在HSV色彩模型倒立六菱锥中,色调h围绕中心轴均匀旋转变化,取值范围[0,2π),对人的视觉影响最大,体和局部特征的图像检索算法,该算法综合改进的HSV空间颜色直方图、分块颜色均值、分层二值化边缘多种特征,融合图像可以将h均匀量化为18个值;亮度v沿六菱锥中

6、心轴从上至下整体与局部特征信息,并定义了各分量归一化相似度计算公式,变化,取值范围[0,1),表示无彩色系的灰度颜色,可以将v量化为该算法应用在系统仿真实现中,结合反馈机制动态调整各分量3个值;饱和度s沿水平方向变化,取值范围[0,1),将s量化为3个值。具体可以由公式(2)表示:权值,取得了较好的检索性能。1整体颜色特征提取和相似度计算(2)(1)HSV空间模型及其量化(2)颜色特征的提取常用的色彩模型有RGB、CMY、HSV和YIQ等,其中HSV选取公式(2)中的量化指标,确定视觉能够明显区分的色彩模型直接对应人类色彩视觉特征三要素:色调(Hue),

7、饱和度18*3*3=162种颜色作为统计颜色直方图的bin,直接统计颜色(Saturation)和亮度(Value),而计算机中图像存储采用RGB模型中H、S、V三个分量对应三维数据,进行合理降维处理减少计算表示像素点颜色,所以首先就要把图像从RGB空间表示f(r,g,b)复杂度,可以根据颜色划分结果不重复性,使用一个描述符来同转换为HSV空间表示f(h,s,v)。RGB空间到HSV空间转换表达时描述颜色三个分量,描述为C=9H+3S+V,上述变换没有考虑形式很多,本文选取公式(1)转换形式:S=0或V=0的情况,实验表明,的HSV颜色空间区域实际上是视

8、觉准灰度区,可以把这一部分准灰度颜色空间依据亮陈天娥:讲师硕士度均匀划分为10等

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