【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 顏色空間模型HSV顏色空間直接對(duì)應(yīng)于人眼色彩視覺(jué)特征的三要素，通道之間各自獨(dú)立，因此可以獨(dú)立感知各顏色分量的變化，其中色調(diào)尤其影響著人的視覺(jué)判斷。因此在基于內(nèi)容的圖像檢索中，應(yīng)用這種顏色空間模型會(huì)更適合用戶的視覺(jué)判斷。　RGB 顏色空間到 HSV 顏色空間的轉(zhuǎn)換一般情況下，人們認(rèn)識(shí)到的圖像都是在RGB顏色空間描述的，但在圖像檢索的應(yīng)用過(guò)程中，HSV空間模型更適合于人的視覺(jué)感知。因此，應(yīng)該將圖像從RGB空間模型轉(zhuǎn)換到HSV空間模型[4]。設(shè)r，g，b[0，1，2，……，255]，由RGB顏色空間模型到HSV顏色空間模型的轉(zhuǎn)化為：設(shè)v’=max(r，g，b)，定義r’，g’，b’為：r’=v39。rv39。min?(r,g,b)，g’=v39。g39。v39。min?(r,g,b)， b’=v39。bv39。min?(r,g,b)，則 v=v’/255，v[0，1]S=v39。minr,g,bv39。,max?(r,g,b)≠min?(r,g,b) 0 , maxr,g,b=min?(r,g,b) ，S∈[0，1] （31）5+b’，若r=max(r，g，b)且g=min(r，g，b)。1g’，若r=max(r，g，b)且g≠min(r，g，b)60h= 1+r’， 若g=max(r，g，b)且b=min(r，g，b) ， S=0, amp。S∈[0,]1, S∈[,1] （32）3b’，若g=max(r，g，b)且b≠min(r，g，b)3+g’，若b=max(r，g，b)且r=min(r，g，b)5r’， 否則 這里r，g，b[0,255]，h[0,360][4]?！☆伾炕伾炕侵复_定一組顏色以表示圖像的顏色空間，然后確定從顏色空間到選定顏色集合的映射，即將顏色空間映射到一個(gè)給定大小的子集中，并使其總體誤差最小。因?yàn)?CBIR 中采用的HSV顏色空間具有視覺(jué)一致性的特點(diǎn)，而且人眼分辨顏色的能力是有限的[5]。因此，在量化時(shí)可以考慮按照人的顏色感知對(duì)顏色空間進(jìn)行非等間距的量化，量化結(jié)果為：0，H∈[0，60]1，H∈[60，120] 0， V∈[0，]H= 2，H∈[120，180] ，S=0, amp。S∈[0,]1, S∈[,1] ， V= 1， V∈[，] （33）3，H∈[180，240] 2， V∈[，1] 4，H∈[240，300]5，H∈[300，360]量化結(jié)束后，可以將HSV顏色空間劃分為L(zhǎng)HLSLV個(gè)相似色空間，其中量化級(jí)數(shù)LH=6，LS=2，LV=3。故把三個(gè)分量合并成一個(gè)一維的特征矢量就是L=LSLVH+LVS+V=6H+3S+V。這樣H、S、V三個(gè)分量分布在一維矢量上，L的取值范圍為[0，35]，即顏色量化后的圖像可以得到36柄的一維顏色直方圖[3]?！☆伾狈綀D對(duì)于基于顏色的圖像檢索系統(tǒng)，關(guān)鍵問(wèn)題之一是對(duì)顏色特征的提取。目前，大部分基于顏色的檢索系統(tǒng)都是以比例分布作為顏色的基本特征，這也就是圖像的顏色直方圖。顏色的直方圖特征是圖像檢索領(lǐng)域中提出最早、算法最簡(jiǎn)單，而且具有尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性[2]，因此成為使用最為廣泛的顏色特征之一。它是在確定顏色空間的基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)出圖像中每種顏色分量的像素?cái)?shù)占圖像總像素?cái)?shù)的比值，從而得到圖像各種顏色分量的比例分布直方圖，將其轉(zhuǎn)換成為一維的特征向量，作為這幅圖像的特征。顏色直方圖是顏色信息的函數(shù)，它表示圖像中具有同顏色級(jí)別的像素的個(gè)數(shù)，其橫坐標(biāo)是顏色級(jí)別，縱坐標(biāo)是顏色出現(xiàn)的頻率，即像素的個(gè)數(shù)。顏色直方圖是一種概率統(tǒng)計(jì)的方法。它將圖像中各顏色像素的個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并用直方圖的形式表達(dá)出來(lái)，具體定義為：H（P）=（hc1(L)，hc2(L)，hc3(L)，……，hci(L)……）其中，hci(L)=||Lci||N，||Lci||表示圖像中所有顏色為Ci的像素的個(gè)數(shù)。這種顏色直方圖只反映了圖像中所占的百分比，而丟失了圖像顏色的空間分布信息，也就是說(shuō)兩幅顏色空間分布完全不同的圖像（如天空和海洋）仍可以具有相同的直方圖，這勢(shì)必造成檢索的誤差。這時(shí)，可以加進(jìn)顏色的空間分部信息?！』谧訅K顏色直方圖算法一般顏色直方圖在算法上比較簡(jiǎn)單，但圖像檢索時(shí)卻不夠準(zhǔn)確，因?yàn)轭伾狈綀D相似的圖像可能內(nèi)容差別很大。這時(shí)便可以通過(guò)利用基于子塊顏色直方圖算法來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的檢索。將圖像劃分為幾個(gè)單元，然后分別計(jì)算這些單元顏色直方圖。在計(jì)算圖像的相似距離時(shí)，先計(jì)算每張圖像中每個(gè)單元之間的距離，然后將這些距離組合起來(lái)，便可以得到圖像與圖像的距離?；谧訅K顏色直方圖的圖像檢索方法可以采用一種比較簡(jiǎn)單的固定劃分策略，將圖像分解成為若干個(gè)大小相同并且互相不重疊的單元區(qū)域。同時(shí)，用戶可以對(duì)自己感興趣的子塊增大權(quán)重，提高檢索準(zhǔn)確率。通常情況下，主要內(nèi)容位于圖像的中間區(qū)域，圖像的四周大多是背景畫面。因此可以采用這樣一種分塊方法[3]：41325圖33　　分塊策略由此劃分方法可知：圖像的主要區(qū)域位于第5塊，其余的標(biāo)號(hào)為4的屬于背景。在特征的提取過(guò)程中，提取第5塊的主顏色，提取4塊的平均顏色，剩下圖像的四角部分對(duì)圖像特征影響不大，往往可以忽略。提取特征的方法為：（1）計(jì)算各個(gè)分塊的一般顏色直方圖設(shè)二維數(shù)組L[I，j]中存放的是圖像各像素點(diǎn)量化后的HSV顏色值，其中i，j為各像素點(diǎn)坐標(biāo)。數(shù)組PicCenter[k]中存放中心區(qū)域的一般直方圖，k為量化后的HSV顏色值。（2）然后計(jì)算第5塊（中心區(qū)域）的主顏色m5主顏色是指圖像中出現(xiàn)次數(shù)最多的那種顏色，即main=取下標(biāo)（max{h[c]}）。將設(shè)定好的顏色區(qū)域窗口沿直方圖從左向右移動(dòng)，并記錄窗口內(nèi)顏色的總頻數(shù)。得到總頻數(shù)最大的窗口位置時(shí)，此窗口內(nèi)顏色的加權(quán)平均值即為圖像的主顏色，即main=cih[ci]/h[ci]。（3）計(jì)算4塊的平均顏色ei，i=1，2，3，4平均顏色是一般直方圖顏色的加權(quán)平均：mean=c=035ch[c]/c=035h[c]。（4）圖像分塊顏色特征向量由第5塊的主顏色和4塊的平均顏色共同組成了分塊顏色特征向量：F={m5，e1，e2，e3，e4}?！D像的相似性度量在基于內(nèi)容的圖像檢索中，特征的相似距離的度量也是需要解決的重要問(wèn)題之一。只有在得到了圖像的特征后進(jìn)行特征的相似性度量，才能有效的根據(jù)相似距離進(jìn)行比較，準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)圖像檢索?！D像的相似度為了達(dá)到圖像檢索的目的，需要對(duì)提取的特征進(jìn)行相似度計(jì)算。相似度是以數(shù)值的形式來(lái)表示兩幅圖像之間的相似程度的度量結(jié)果，即相似距離。將圖像的特征看作是坐標(biāo)空間中的點(diǎn)，兩個(gè)點(diǎn)的接近程度即相似度通常用他們之間的距離表示，不同類型的特征數(shù)據(jù)所采用的相似性度量函數(shù)是不一樣的，相似度公式的選擇的恰當(dāng)與否對(duì)檢索的精確度有很大的影響。合適的距離算法的選擇，有助于基于內(nèi)容的圖像檢索的性能提高?！∠嗨贫扔?jì)算公式圖像顏色特征相似關(guān)系的研究通常使用的是幾何模型。對(duì)于幾何相似距離的數(shù)學(xué)表達(dá)形式可以采用以下幾種表示方法[2]：（1）歐式距離公式歐式距離是一個(gè)常見(jiàn)的判斷兩個(gè)對(duì)象相似的公式，圖像X和圖像Y之間的距離定義為：Sim（X，Y）=||XY||=i=1nxiyi（xiyi） （34）當(dāng)Sim（X，Y）越大時(shí)，兩幅圖像在這一特征上的差異就越大，反之兩幅圖像就越相似。但是由于歐式距離在計(jì)算中沒(méi)有考慮顏色間的相似性，不符合人的視覺(jué)感受，可以采用直方圖二次型距離法克服這一缺陷。（2）直方圖的二次型距離這種計(jì)算距離的公式中加進(jìn)了顏色相似矩陣，其形式為D (Hm，Hk) = (HmHk) T A (HmHk)，矩陣Ann=[aij]，權(quán)aij表示Hm中第i個(gè)元素Hm[ci],與Hk[cj]的相似程度，aij=aji且aii=1，其中Hm為目標(biāo)圖像顏色直方圖，Hk為庫(kù)中顏色直方圖。（3）分塊顏色特征向量計(jì)算法對(duì)于分塊顏色特征，可以采用下式計(jì)算相似距離：D（Q，T）=w5mQmTmQmT+i=1,2,3,4wi（eQeT）（eQeT） （35）wi=, amp。 當(dāng)i=5時(shí) ,