【正文】 圖 (1)顏色直方圖的定義 顏色直方圖 [9]是顏色信息 的函數(shù)，其核心思想是在一定的顏色空間中對(duì)圖像各種顏色出現(xiàn)的頻數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)， 顏色直方圖描述的是不同色彩在整幅圖像中所占的比例，而并不關(guān)心每種色彩所處的空間位置 ，即圖像的對(duì)象或物體。用三個(gè)單色直方圖表示時(shí)，各個(gè)直方圖表示的是圖像在這種顏色分量的統(tǒng)計(jì)分布，總共有三個(gè)不同的概率分布。 位置無關(guān)性：直方圖描述了每個(gè)灰度級(jí)的像素的個(gè)數(shù)，但不能為這些像素在圖像中的位置提供任何線索。 直方圖是總體灰度概念，從直方圖中可以看出圖像整體的性質(zhì)：如圖像的明暗程度、圖像的亮度等。 累加直方圖是以顏色作為橫坐標(biāo)，從坐標(biāo)原點(diǎn)到該顏色的所有顏色的像素出現(xiàn)的頻數(shù)為縱坐標(biāo)繪出的圖形。以一定的計(jì)量或測(cè)量方法來判斷圖像內(nèi)容是否相 關(guān)。 常見的方法有：直方圖相交法、直方圖歐氏距離、直方圖余弦距離、二值集hammimg距離、直方圖二次距離度量、二值集二次距離、直方圖 Mahalanobis距離。 D(Ha,Hb)?(0,1)，它的值越接近 1，則兩圖像越相似。 歐式距離法 我們可以利用歐基里德距離公式（ Euclidean Distance）來計(jì)算距離。 有 d2?zTAz??zizj(1?dij/dmax)??zizj?(?zizjdij)/dmax ijijij 因?yàn)??zi?0,則 d2?(?1/dmax)， ?zi?0,H?[dij]. ii 5 圖像檢索算法實(shí)現(xiàn) 程序開發(fā)運(yùn)行環(huán)境 Matlab 是集數(shù)值計(jì)算、符號(hào)運(yùn)算及圖形處理等強(qiáng)大功能于一體的科學(xué)計(jì)算語(yǔ)言作為強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算平臺(tái)，它幾乎能夠滿足所有的計(jì)算需求 ,它具有如下的優(yōu)勢(shì)與特點(diǎn) : 友好的工作平臺(tái)和編程環(huán)境；簡(jiǎn)單易用的程序語(yǔ)言；強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算及數(shù)據(jù)處理能力；出色的圖形處理功能。 算法具體實(shí)現(xiàn) （ 1）顏色空間的選擇及顏色的矢量量化 通常 , 人們采用歐氏距離表示兩種顏色之間的差異 , 最常用的 RGB顏色空間存在一個(gè)嚴(yán)重問題是其中所計(jì)算出來的兩種顏色之間的距離無法正確表征人們實(shí)際所感知到的這兩種顏色之間的真實(shí)差異。 在理論上 , 抽取圖像的顏色特征時(shí)使用真彩色將產(chǎn)生最小的誤差。首先將圖像中每一像素的 r ,g,b 值轉(zhuǎn)換為 h,s,v值(h∈ [0,360],s∈ [0,1],v∈ [0,1]),然后按照?qǐng)D 7 的顏色量化和編碼方法計(jì)算 : 圖 7 按照上面的方法將顏色空間共劃分為 77 種顏色 , 這 77 種代表色的量化方法有效地壓縮了顏色特征并且較好的符合人眼對(duì)顏色的感知。 S = s。 end if h(i,j)=40amp。amp。h(i,j)75 H(i,j) = 3。 end if h(i,j)=270amp。amp。h(i,j)295 H(i,j) = 7。 end if s(i,j)=amp。amp。v(i,j)0 V(i,j) = 0。 end if v(i,j)=1amp。 Qv = 3，并計(jì)算 L的直方圖，代碼實(shí)現(xiàn)如下： for i = 1:M for j = 1:N L(i,j) = H(i,j)*9+S(i,j)*3+V(i,j)。 EulerDistance = sqrt( sum( diff(:) ) )。D:\graduate design\test_pictures\*.jpg39。D:\graduatedesign\test_pictures\39。 圖 9 6 全文總結(jié)與展望 全文總結(jié) 隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，包括圖像、音頻、視頻等信息的多媒體數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn)，如何從大量的信息中快速、有效地檢索到所需的內(nèi)容，已經(jīng)成為多媒體技術(shù)研究中的熱點(diǎn)問題。另外是顏色量化誤差的影響較大，以致差別細(xì)微的顏色可能會(huì)得出無差別或差別很大的兩種決然不同的顏色直方圖。 （ 2） 從顏色特征的表示來看，各種形式的顏色直方圖是最常采用的表示方法，一般指定相同的顏色集，采用幾十到上百維的高維直方圖。 CBIR系統(tǒng)在技術(shù)上可分為圖像處理技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)兩大方面。 基于內(nèi)容對(duì)圖像信息的查詢 、檢索在國(guó)內(nèi)外仍處于研究探索階段，隨著應(yīng)用的需求其研究將會(huì)不斷深入，滿足不同應(yīng)用的實(shí)用系統(tǒng)也將陸續(xù)出現(xiàn)，將其應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域必將帶來極大的益處。 還要感謝我的同學(xué) XX，他在我的論文寫作過程中提出了很多建設(shè)性的意見， 并給了我很多啟發(fā)。 參考文獻(xiàn) [1]洪安祥 .基于內(nèi)容的圖像檢索若干論題研究 [D].浙江 :浙江大學(xué) ,20xx:136. 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First introduced the contentbased image retrieval technology, the history of the development and contentbased image retrieval technology characteristics and the main application explored some of the key technology used in the field, and on this basis. The article focuses on the image39。clc。%彈出對(duì)話框得到打開的路徑 Image=imread(strcat(PathName,FileName))。 S = s。； H(i,j)=0。； end； ifh(i,j)=75amp。amp。am if h(i,j)=20||h(i,j)315 H(i,j) = 0。 end if h(i,j)=75amp。amp。h(i,j)155 H(i,j) = 4。 end if h(i,j)=295amp。amp。s(i,j)0 S(i,j) = 0。 end if s(i,j)=1amp。amp。v(i,j) V(i,j) = 1。 end end end %將 三個(gè)顏色分量合成為一維特征向量： L = H*Qs*Qv+S*Qv+V； Qs,Qv分別是 S 和 V 的量化級(jí)數(shù) , L取值范圍 [0,71] %取 Qs = 3。 % 循環(huán)讀入圖像 A=dir(39。D:\graduate design\test_pictures\39。 % 計(jì)算每一幅圖像的顏色直方圖 [h,s,v] = rgb2hsv(Image)。 h = h*360。h(i,j)20 H(i,j) = 1。 end if h(i,j)=155amp。amp。h(i,j)190 H(i,j) = 5。 end if h(i,j)=315amp。amp。s(i,j) S(i,j) = 1。 end end end for i = 1:M for j = 1:N if v(i,j)=amp。amp。v(i,j) V(i,j) = 2。 end T=Hist。 end %按顏色的相似性大小顯示查詢結(jié)果圖片 [B,IX]=sort(w,2)。 for n=1:10 subplot(3,4,n)。 imshow(I)。D:\graduate design\test_pictures\39。D:\graduate design\test_pictures\*.jpg39。 EulerDistance = sqrt( sum( diff(:) ) )。 Qv = 3 for i = 1:M for j = 1:N L(i,j) = H(i,j)*9+S(i,j)*3+V(i,j)。 end if v(i,j)=1amp。v(i,j)0 V(i,j) = 0。amp。 end if s(i,j)=amp。h(i,j)295 H(i,j) = 7。amp。 end if h(i,j)=270amp。h(i,j)75 H(i,j) = 3。amp。 end if h(i,j)=40amp。 S = s。 Image=imread(B)。)。 end end %計(jì)算 L的直方圖 for i = 0:71 Hist(i+1) = size(find(L==i),1)。amp。 19 if v(i,j)=amp。s(i,j) S(i,j) = 2。amp。 end end end for i = 1:M for j = 1:N if s(i,j)=amp。h(i,j)270 H(i,j) = 6。amp。 end if h(i,j)=190amp。h(i,j)40 H(i,j) = 2。amp。； end； ifh(i,j)=190amp。；H(i,j)=2。amp。 h = h*360。 [h,s,v] = rgb2hsv(Image)。*.*39。 源代碼： %******************************************************************* ******* % 基于顏色特征的圖像檢索 %******************************************************************* *******