基于颜色直方图的图像检索-论文.pdf

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1、第3O卷哈尔滨师范大学自然科学学报第2期NATURALSCIENCESJOURNALOFHARBINNORMALUNIVERSITY基于颜色直方图的图像检索陈晨(莆田学院)【摘要】在当前图像检索研究的现状上，提出了基于颜色特征的CBIR系统．采用综合特征(图像的平均值、能量、熵和方差)检索，采用直方图相交算法和曼哈顿距离公式计算图像的相似性，获得较精确的、效率较高的检索结果．【关键词】图像检索；特征提取；相似性测度低、且对图像的描述带有主观偏差，所以TBIR检0引言索无法精确和完整的检索到需要的图像．随着电子文献的激增和计算机网络的迅速20世纪进90年代初期，出现了对图像

2、的内发展，人类进入信息化时代．从海量数据中获取容语义，如图像的颜色、形状、纹理、布局等进行有价值信息的技术——信息检索技术也进入了分析和检索的图像检索技术，即基于内容的图像飞速发展阶段．在众多类型的数据中，图像具有检索技术(Content—basedImageRetrieval，简称形象、直观、易于理解等特点，是资源库管理与建CBIR)．在CBIR系统中，图像的搜索和检索是根设的重要部分．由于图像数据数量巨大，种类繁据图像的视觉内容，自动提取图像特征作为其索多，排列方式错综复杂，这给图像检索带了困难．引，并根据图像视觉特征的相似度进行查询．由目前可用的一些优秀的搜索引擎在

3、图像数据检于图像的规模一般要大于纯粹的文本信息，因索方面，主要采用的是文本关键词检索，即通过此，基于内容的图像检索在检索的速度和效率上图像名称、尺寸、作者、年代等关键词查询信息，要求更高．这种搜索和索引图像的方法速度慢、代价昂贵，无法满足日益增长的图像检索需求．因而急需开1理论依据发高效的图像检索算法用于搜索、辨识和过滤不基于内容的图像检索系统的结构如图1所同用户感兴趣的图像．示，基本上分为两部分：特征抽取子系统和查询早在20世纪70年代，有关图像检索的研究子系统．就已开始了．在传统的文本检索技术的基础上诞特征抽取子系统主要负责检索和挖掘图像生了基于文本的图像检索技术(T

4、ext—basedIm—的视觉特征，建立图像的特征向量，如提取形状、ageRetrieval，简称TBIR)．这类图像检索是基于纹理、颜色、模式、对象的拓扑结构等．首先从图用户定义的文本，根据图像的一些基本描述，如像数据库中的每个图像提取特征来形成图像的它们的大小、类型、采集时间和日期、所有者身元数据信息，接下来这些特征用于索引图像，并份、关键字或一些图像的文本描述进行检索．由且它们与图像一起存储在元数据数据库中．于目前采用机器视觉和特征提取自动生成关键查询子系统主要负责对查询样本图像和图字对图像进行标注是很困难的，而人工操作效率像库中的图像进行相似性计算以便找到目标图收

5、稿日期：2013一Ol—l532哈尔滨师范大学自然科学学报2014年第3O卷像．不是直接比较两个图像，而是分析查询图像1．1．2纹理特征提取视觉特征，并用这些特征从图像数据库中检一般来说，纹理是对图像的像素灰度级在空索出相似的图像．两个图像的相似性一般是通过间上的分布模式的描述，通常表现为局部不规则计算两个图像特横向量之间的距离来测度的．检而宏观有规律．纹理的主要特征是模式重复索系统返回第一个k图像，它与查询图像的距离(repetitionofpattern)或在图像区域中的模式低于一些定义的阈值．接下来将详细讨论各个部(patternsoveraregion)．常用的纹

6、理分析方法有分．四种：统计分析法、结构分析法、模型法和频谱分析法．统计分析法是最早被应用与纹理分析中的方法之一，它的主要思想是统计图像中灰度级分布的特性求出纹理特征．主要通过相关性函数、灰度级行程长、灰度共生矩阵等计算机特征值．结构分析法的基本思想认为复杂纹理是由简单的纹理基元以一定的、有规律的形式重复排列组合而成．模型法利用一些成熟的图像模型来描述纹理，如基于随机模型的Markov随机场、Gibbs随机场模型，以及在此基础上产生的多尺度子回归模型⋯(MultiResolutionSimultaneous图1Autoregressive，MRSA)等．频谱分析法借助于1．

7、1检索和挖掘图像的特征傅里叶频谱的特性来描述纹理特征，包括傅里叶1．1．1颜色特征功率谱法_2J、Gabor变换J、塔式小波变换颜色是描述图像内容的重要视觉特征，它与(PyramidWaveletTransform，PwT)、树式／J、图像的下层对象有非常强的相关性．另外颜色特波变换(TreeWaveletTransform，TwT)等方征对图像的复杂背景、尺度、方向、透视和图像大法．该文主要使用灰度共生矩阵提取纹理特征小具有鲁棒性．(例如熵(entropy)、能量(energy)、对比度在CBIR中，颜色直方图是最常用的颜色