【正文】 電子信息工程專業(yè) 畢業(yè) 設(shè)計 （報告） 題目 基于顏色特征的圖像檢索技術(shù)研究 二級學(xué)院 電子信息與自動化學(xué)院 專 業(yè) 電子信息工程 班 級 學(xué)生姓名 學(xué)號 指導(dǎo)教師 時 間 目錄 摘要 ..............................................................1 關(guān)鍵字 ............................................................1 1 緒論 ...........................................................1 基于內(nèi)容的圖像檢索的概念 .......................................1 基于內(nèi)容的圖像檢索的發(fā)展歷史 ..................................1 基于內(nèi)容的圖像檢索的特點和主要應(yīng)用 ............................1 基于內(nèi)容的圖像檢索的關(guān)鍵技術(shù) ..................................2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ................................................3 國外研究現(xiàn)狀 ................................................3 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 ................................................4 2 基于顏色特征的圖像檢索方法 .....................................4 顏色度量體系 .................................................4 顏色空間 ......................................................5 RGB 顏色空間 ................................................5 HSV 顏色空間 ................................................5 CMY 顏色空間 ................................................6 3 顏色特征的表達 .................................................7 顏色直方圖 ....................................................7 累加直方圖 .....................................................8 4 圖像特征的相似性匹配 .............................................9 距離度量方法 ...................................................9 直方圖的交集的方法 ............................................9 歐式距離法 ....................................................9 5 圖像檢索算法實現(xiàn) ................................................10 程序開發(fā)運行環(huán)境 ..............................................10 程序檢索邏輯 ...................................................10 算法具體實現(xiàn) ..................................................11 實例演示 ......................................................14 6 全文總 結(jié)與展望 ..................................................15 全文總結(jié) ......................................................15 展望 ..........................................................15 致謝 ..............................................................15 參考文獻 ..........................................................16 英文摘要 ...........................................................16 基于顏色特征的圖像檢索算法的實現(xiàn) 摘要 ： 文章介紹了一種基于顏色特征的圖像檢索技術(shù)的算法并給出了程序?qū)崿F(xiàn)。首先介紹了基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)、發(fā)展歷史及基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的特點和主要應(yīng)用，并在此基礎(chǔ)上探討了該領(lǐng)域所用到的一些關(guān)鍵技術(shù)。文章 著重探討了圖像的顏色空間、圖像特征提取及圖像相似性度量等內(nèi)容，并利用 matlab 技術(shù)實現(xiàn)了一個簡單圖像檢索的程序。文章最后則對當前基于內(nèi)容圖像檢索技術(shù)研究熱點和今后的發(fā)展方向進行簡單的闡述。 近年來， 隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計算機和互聯(lián)網(wǎng)方面的取得了歷史性的發(fā)展，多媒體信息爆炸性增長與 多媒體技術(shù)的普及使得大量圖像信息出現(xiàn)，過去的文本關(guān)鍵詞檢索方法已經(jīng)無法滿足如今人們對于圖像信息檢索的需求，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)成為了當前研究的熱點。顏色特征是圖像的一大主要特征，由于 顏色特征具有計算量小，位移不變性、旋轉(zhuǎn)不變性 和尺寸不變性等優(yōu)點， 再加上 顏色特征是最顯著、最可靠、最穩(wěn)定的視覺特征，是人識別圖像的主要感知特征，基于顏色特征的檢索方法被廣泛的用于基于內(nèi)容的圖像檢索中。 當今幾乎所有的 CBIR 系統(tǒng)都將顏色特征作為主要的檢索手段之一。 也是 將是現(xiàn)在到未來很長一段時間 最常見的圖像檢索手段，其最基本的思想是顏色空間直方圖的 特征 匹配，對檢索圖像提取其顏色直方圖，計算與存儲在圖像庫中的圖像的顏色直方圖的距離，距離在一定范圍內(nèi)的圖像即為被檢索出來的圖像。 關(guān)鍵詞 ： 圖像檢索、顏色直方圖、特征匹配、顏色空間 1 緒論 基于內(nèi)容的圖像 檢索的概念 [1]基于內(nèi)容的圖像檢索（ Content Based Image Retrieval, CBIR）是一項 從圖像數(shù)據(jù)庫中找出與檢索式內(nèi)容相似的圖像的檢索技術(shù)。它利用從圖像中自動抽取出來的底層特征，如顏色、紋理、輪廓和形狀等特征，進行計算和比較，檢索出符合用戶需求的結(jié)果圖像集。目前圖像檢索系統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)的基礎(chǔ)是對底層特征信息的計算和比較，也即是 “視覺相似 ”。 基于內(nèi)容的圖像檢索的發(fā)展歷史 圖像檢索技術(shù)的發(fā)展 [2]可以分為兩個階段，第一階段始于 70 年代，當時的圖像檢索是通過人工的標注來實現(xiàn)的， 隨著計算機技術(shù)和通信網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，特別是因特網(wǎng)的快速發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)的容量越來越大了，這種 “以關(guān)鍵字找圖 ”的方法越來越不適應(yīng)檢索技術(shù)的發(fā)展了。由于圖像內(nèi)容的豐富內(nèi)涵以及人們對圖像內(nèi)容進行抽象時的主觀性不同的人對同一幅圖像有不同的理解，這就引入了主觀多義，不利于檢索。為了克服文本標注檢索的弊端， 90 年代研究者提出了基于內(nèi)容的圖像檢索，其方法是 :根據(jù)圖像的顏色特征、紋理特征、形狀特征以及空間關(guān)系等作為索引，計算查詢圖像和目標圖像之間的相似距離，然后按相似度匹配進行檢索，這種技術(shù)很大程度地利用了人們的視覺客觀特性， 避免不同人對圖像主觀理解的不同而達不到理想的搜索效果。從研究方向的層面來看，基于內(nèi)容的圖像檢索可分為三層：第一層是根據(jù)圖像的底層特性來進行檢索，如顏色、紋理，形狀等等，涉及圖像信息處理、圖像分析和相似性匹配技術(shù)；第二層是基于圖像對象語義，如圖像中實體及實體之間的拓撲關(guān)系的檢索，對象級檢索技術(shù)建立在下層特征基礎(chǔ)上，并引入了對象模型庫、對象識別和人工智能等圖像理解技術(shù)；第三層是基于圖像的抽象屬性如行為語義，情感語義和場景語義的推理學(xué)習(xí)來進行檢索。需要用到知識庫和更加有效的人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。這三個層次由低到 高，與人的認知接近，下一個層次通常包含了比上一個層次更高級的語義，更高層的語義往往通過較低層的語義推理獲得。盡管經(jīng)過了多年的研究，較為成熟的基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)目前仍處于底層水平，由于底層研究是上層研究的基礎(chǔ)，為了給上層建立準確、有效的圖像特征提取方法，底層的研究仍在不斷的發(fā)展。 基于內(nèi)容的圖像檢索的特點和主要應(yīng)用 基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)有以下特點 [3]： 一是它突破了傳統(tǒng)的基于表達式檢索的局限，從媒體內(nèi)容中提取信息線索。利用圖像內(nèi)容特征建立索引進行檢索，使得檢索更加有效，適應(yīng)性更強。 二是基于內(nèi) 容的圖像檢索是一種近似匹配，即按照某種相似性度量，比較圖像特征間的差異度。相似度較低的圖像將作為檢索結(jié)果返回給用戶。 三是它是大型數(shù)據(jù)庫的快速檢索。在實際的多媒體數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)量巨大，而且種類和數(shù)量巨大，因此要求 CBIR 技術(shù)快速地實現(xiàn)對多媒體信息的檢索。 四是以相關(guān)反饋為有效手段。為了提高檢索的準確性，整個過程是個逐步逼近和相關(guān)反饋的過程。用戶的交互性增強了表達查詢、評價查詢結(jié)果和基于評價結(jié)果進行進一步檢索的能力。 CBIR己經(jīng)成功地應(yīng)用于一些專門領(lǐng)域。典型應(yīng)用領(lǐng)域 [4]包括： (1)搜索引擎：隨著各種電子 商務(wù)網(wǎng)站的發(fā)展，圖像搜索引擎將成為這些網(wǎng)站的重要工具。 (2)家庭用圖像檢索：數(shù)碼科技使得普通家庭也會產(chǎn)生成千上萬的圖像，家庭圖像檢索系統(tǒng)將是家庭 PC 的一個基本工具。 (3)數(shù)字圖書館：數(shù)字圖書館實際上是一個數(shù)字信息資源庫，其中有字符數(shù)值庫、文本庫、聲音庫、圖像庫等。因此，如何快速、高效地從數(shù)字圖書館中找出用戶所需的信息就成為現(xiàn)代圖書館研究的熱點和關(guān)鍵技術(shù)之一。 (4)商標檢索系統(tǒng)：可在收錄了己注冊商標的數(shù)據(jù)庫中查找是否有與注冊商標類似的，防止商標權(quán)受侵害。 (5)法律及公安：它是圖像數(shù)據(jù)庫技術(shù)的一個重要應(yīng) 用領(lǐng)域。典型的例子有 :面部數(shù)據(jù)庫、指紋數(shù)據(jù)庫、犯罪紀錄數(shù)據(jù)庫以