基于顏色的圖像檢索的理論方法和c源代碼-資料下載頁(yè)
2025-10-30 04:15本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】媒體信息本身內(nèi)容的檢索，對(duì)多媒體數(shù)據(jù)中包含的信息是一中及大的浪費(fèi)；好的方法是使用無(wú)需領(lǐng)域知識(shí)的檢索方法，因此，基于顏色的方法就是實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵；顏色的直方圖表示，不同的直方圖代表不同圖片的特征。指明顏色組成--該法需要用戶對(duì)圖像中的顏色非常敏感，而且使用起來(lái)也不方便，前景或組合的查詢。位置信息，而且可以對(duì)含用戶感興趣的子塊加大權(quán)重，提高檢索的查詢智能性和查準(zhǔn)查全率，象的查詢，支持對(duì)象的移位、旋轉(zhuǎn)和部分變形；顏色噪聲à選取顏色對(duì)表中數(shù)值最大的幾個(gè)顏色對(duì)做為圖片的代表特征à搜索目標(biāo)圖像的每。一子塊的顏色對(duì)表尋找與這寫代表顏色對(duì)的匹配à統(tǒng)計(jì)單一匹配次數(shù)à若有某一比例以上的。將圖片分成4×4格局，按從左到右、從上到下的順序，分別計(jì)算各子塊的顏色直方圖，Color[4][4][256]，當(dāng)采樣到某一顏色級(jí)時(shí)候，將相應(yīng)的位置加一即可。
【正文】 ue(clr)。 green=GetGValue(clr)。 blue=GetBValue(clr)。 RGB顏色共 256^3種，不可能都保存到數(shù)組中，因此要先進(jìn)行一定的提取工作，因?yàn)槿藢?duì)亮度的感 RGB顏色值轉(zhuǎn)成亮度值，這個(gè)公式即轉(zhuǎn)換公司，剛好亮度數(shù)值是 256級(jí)的， //就可以統(tǒng)計(jì)顏色直方圖了 pix_color=red*+green*+blue*。 Color[i][j][pix_color]++。 } return true。 } 以上三個(gè)函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)某一圖像內(nèi)部的具體計(jì)算，而對(duì)于基于顏色對(duì)方法的外部計(jì)算如下： //計(jì)算用戶確定的 4塊位置與其周圍位置的顏色對(duì) (顏色對(duì)現(xiàn)采取用相鄰兩塊的直方圖的歐氏距離表示 ) pBmpCalculateColorPair(,)。 pBmpCalculateColorPair(,)。 pBmpCalculateColorPair(,)。 pBmpCalculateColorPair(,)。 4部計(jì)算中，已經(jīng)形成了初步的顏色對(duì)表，在此只不過(guò)是將表中的數(shù)據(jù)從大到小排列出來(lái) //并且祛除差值小于某一域值的顏色對(duì) pBmpSortColorPair()。 pDCTextOut(10,168,檢索結(jié)果： )。 CBmpProc *pDestBmp。 CString p_pic_path。 int disp=0。 int space=128。 (在此初定 15幅 現(xiàn)定義這 15幅圖像即圖片數(shù)據(jù)庫(kù) ) for(int p_pic=1。p_pic=15。p_pic++){ (image%,p_pic)。 (p_pic_path)。 // 從庫(kù)中讀入位圖 pDestBmp = (CBmpProc*)new(CBmpProc)。 // 用 new分配類目標(biāo) pDestBmpLoadFromObject(bmp, amp。CRect(0,0,128,128))。 // 從 bmp中的指定區(qū)域讀入圖像 pDestBmpCalculateColor(*pDC)。 int match=0。 double ave=0。 域值 for(int s=0。spair_count。s++){ ave+=pBmppair[s].o_dis。 } ave=ave/pBmppair_count。 的平均值 ave=ave*。 2%的顏色對(duì)均屬于這個(gè)域值 int pairflag[32]。 不能再匹配 for(int t=0。t32。t++){ pairflag[t]=1。 } for(int i=0。i4。i++){ for(int j=0。j4。j++){ 對(duì)表中查詢計(jì)算出 //來(lái)的顏色對(duì) pDestBmpCalculateColorPair(i,j)。 for(int scan=0。scan8。scan++){ if(pDestBmppair[scan].x==1) break。 } for(int p=0。p for(int count=0。countpair_count。count++){ if((fabs(pBmppair[count].o_dispDestBmppair[p].o_dis)) pairflag[count]=0。 match++。 break。 } } } 已經(jīng)寫過(guò)了顏色對(duì) //表，為保證顏色對(duì)表的真確性，必須在查詢下一子塊的時(shí)候重新置顏色對(duì)表為空 for(int re=0。re pDestBmppair[re].x=1。 } } 60%以上的特征顏色對(duì)匹配到，就說(shuō)明該圖像已經(jīng)被檢索到 if(match=(pBmppair_count*)){ disp++。 space+=128。 pDCRectangle(10+space1,1901,138+space+1,318+1)。 pDestBmpDraw(*pDC, amp。CRect(10+space,190,138+space,318))。 // 將 pBmp中的圖像繪入 DC的指定區(qū)域 space+=6。 } delete (CBmpProc*)pDestBmp。 // 刪除類目標(biāo)， delete會(huì)自動(dòng)調(diào)用 CBmpProc類的析構(gòu)函數(shù)。 } delete (CBmpProc*)pBmp。 // 刪除類目 標(biāo)， delete會(huì)自動(dòng)調(diào)用類的 CBmpProc析構(gòu)函數(shù)。 AfxMessageBox(檢索完成 )。 通過(guò)以上的程序，我們就實(shí)現(xiàn)了真正的圖像內(nèi)容檢索，簡(jiǎn)單的程序就實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)在多媒體研究前沿的任務(wù)。
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