畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)-基于顏色特征的圖像檢索方法研究與實(shí)現(xiàn)-資料下載頁(yè)
2025-06-26 09:53本頁(yè)面
【正文】 istance）來(lái)計(jì)算距離。對(duì)于兩個(gè) N維直方圖x,y，兩者的歐氏距離可以表示如下： 此距離公式雖然簡(jiǎn)單，但是與特定的顏色分布無(wú)關(guān)，因此我們可以引入相關(guān)權(quán)值A(chǔ),這里A是一個(gè)維矩陣，此時(shí)距離公式可以表述如下： 為了簡(jiǎn)化計(jì)算，將直方圖x,y規(guī)范化使其滿足： 矩陣，權(quán)表示顏色i與顏色j之間的相似度。若取z=xy,則有，取定了距離公式后，我們需要確定A的取值，且要保證此矩陣A能夠使,我們用表示顏色i與顏色j在RGB顏色空間的距離。 取。 有 因?yàn)?1965年，Zadeh提出了他著名的模糊集理論，從此創(chuàng)建了一個(gè)新的學(xué)科——模糊數(shù)學(xué)。 模糊集理論是對(duì)傳統(tǒng)集合理論的一種推廣，在傳統(tǒng)集合理論中，一個(gè)元素或者屬于一個(gè)集合，或者不屬于一個(gè)集合；而對(duì)于模糊集來(lái)說(shuō)，每一個(gè)元素都是以一定的程度屬于某個(gè)集合，也可以同時(shí)以不同的程度屬于幾個(gè)集合。對(duì)人們現(xiàn)實(shí)生活中大量使用的一些含義確定但又不準(zhǔn)確的語(yǔ)言表達(dá)，比如“今天天氣很熱”、“車(chē)速過(guò)高，需要適當(dāng)踩剎車(chē)”等，用模糊數(shù)學(xué)可以很好的表達(dá)。第三章 圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)顏色直方圖存在一定的缺陷，同樣的一個(gè)對(duì)象在不同的背景中得到的兩幅圖片，它們的顏色直方圖可能有很大的差別，在計(jì)算相似度時(shí)認(rèn)為不相似（特別是對(duì)象在圖像中所占的比例很少時(shí)）。一般來(lái)說(shuō)，處于圖像中間的部分對(duì)圖像起著重要的作用，而四周僅僅是圖像背景。因此，本文采用的全局顏色直方圖與較簡(jiǎn)易的分塊關(guān)鍵直方圖相結(jié)合的方法設(shè)計(jì)方法。將圖像平均分成九塊，因此取圖像正中部分以獲取分塊關(guān)鍵直方圖信息，并給這一部分像素分配較大的權(quán)值。如圖31。 圖31(a) 圖31(b)這種基于位置劃分的改進(jìn)顏色直方圖建立步驟為：（1）根據(jù)上面提出的分塊方法，計(jì)算圖像中心區(qū)域的關(guān)鍵顏色直方圖H1（2）計(jì)算整幅圖像的顏色直方圖H2,新的顏色直方圖可以表示為： H = 4 H2 /9 + 6 H1 這樣取值的目的是突出了圖像中間位置像素的重要性而弱化了背景區(qū)域像素，這就達(dá)到了不同位置的像素根據(jù)重要性分配不同權(quán)值的目的。系統(tǒng)的整個(gè)業(yè)務(wù)流程可以用如下框圖表示：圖32 基于彩色特征的圖像檢索系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程 我們可以從系統(tǒng)框圖中抽象出三個(gè)層次或者功能模塊：(1) 顏色空間內(nèi)特征提取對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，提取用戶感興趣的、適合檢索要求的特征。顏色空間實(shí)現(xiàn)為RGB。對(duì)于圖像全局的特征表達(dá)為全局顏色直方圖，對(duì)于圖像局部的特征表達(dá)為局部累計(jì)直方圖。(2) 圖像匹配在選取了特征之后，需要選擇或?qū)ふ疫m當(dāng)?shù)呐袆e準(zhǔn)則，從而判斷出待識(shí)別的圖像的特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的哪些圖像的特征最接近。該系統(tǒng)使用的相似度量方法為歐氏距離法。(3) 結(jié)果輸出將滿足一定相似性條件的一組候選結(jié)果按相似度大小排列后返回給用戶。 系統(tǒng)性能分析 本次設(shè)計(jì)在XP系統(tǒng)下使用 Visual C++ 作為開(kāi)發(fā)環(huán)境，從該庫(kù)的1000幅圖片中抽取100張圖片作為測(cè)試庫(kù)，根據(jù)歐式距離升序排列前16個(gè)樣本。該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，沒(méi)有采用數(shù)據(jù)庫(kù)的形式，直接以文件夾的形式調(diào)用圖像庫(kù)。 圖33 檢索結(jié)果 查全率和查準(zhǔn)率是基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)性能的兩個(gè)重要的指標(biāo)。查全率是檢索結(jié)果中相關(guān)的圖像與圖像庫(kù)中總的相關(guān)圖像的比，它反映了系統(tǒng)檢索相關(guān)圖像的能力。查準(zhǔn)率檢索結(jié)果中相關(guān)的圖像與顯示給用戶的圖像數(shù)目，它反映了系統(tǒng)拒絕無(wú)關(guān)圖像的能力。查全率和查準(zhǔn)率可以通過(guò)下面的式子表示： 查全率 = n/N 查準(zhǔn)率 = n/T其中n表示查詢相關(guān)圖像，N表示圖像庫(kù)中與查詢圖像相關(guān)的總的圖像，T表示列表出的圖像數(shù)目。 本文從公交車(chē)，恐龍，大象，玫瑰花，土著，馬匹等6個(gè)圖庫(kù)中各抽取16張組成一個(gè)96張的檢索庫(kù)。因此N = 16, T = 96。樣本n查全率查準(zhǔn)率公交車(chē)10%%恐龍7%%大象10%%玫瑰花6%%馬匹10%%土著11%%平均值9%%第4章 總結(jié)與展望 論文工作總結(jié)本文的主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論在于：1. 廣泛查閱和深入研究了國(guó)內(nèi)外基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的歷史、最新發(fā)展及其應(yīng)用狀況。2. 詳細(xì)分析了圖像的顏色模型、顏色特征提取方法和顏色空間分布特征提取方法，并總結(jié)了常見(jiàn)的相似度匹配算法。3. 本文提出了一種基于改進(jìn)的加權(quán)顏色直方圖的圖象檢索系統(tǒng)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)圖像檢索原型系統(tǒng)。4. 本文在實(shí)現(xiàn)所提出的算法時(shí)，采用了RGB顏色空間來(lái)表示圖像的顏色特征，使用局域的關(guān)鍵直方圖和全局顏色直方圖的歐式距離加權(quán)求和，對(duì)所得結(jié)果冒泡排序。圖像檢索取得較好的效果。5. 檢索系統(tǒng)調(diào)用MFC，運(yùn)用豐富的類庫(kù)可以使系統(tǒng)具有更強(qiáng)大的可擴(kuò)展性。例如Cimage類便實(shí)現(xiàn)了多種格式圖像同系統(tǒng)的I/O。在設(shè)計(jì)過(guò)程中主要遇到的問(wèn)題有：1． 進(jìn)一步的工作 致謝參考文獻(xiàn)（References）[1] 求是科技，蘇彥華等 ，《Visual C++ 數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)典型案例》．人民郵電出版社 [2]求是科技，《Visual C++ 數(shù)字圖像處理典型算法及實(shí)現(xiàn)》，人民郵電出版社[3]刑偉利，“圖像檢索中顏色的特征提取及匹配算法”，微機(jī)發(fā)展， 8
電大資料相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1