【導(dǎo)讀】信息大都以圖像為主。如何有效地組織、管理和檢索大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)已成為迫。切需要解決的問題。于是基于內(nèi)容的圖像檢索作為一個嶄新的研究領(lǐng)域。呈現(xiàn)在人們面前。像的相似性的計(jì)算。本文基于上述方法建立了一個圖像檢索的原型系統(tǒng)，并應(yīng)用。了令人滿意的效果。

　　

【正文】 間活動性測度等與人類肉眼視覺特性有關(guān)的參數(shù)，就能夠更大程度的完善該方法主觀的視覺效果。 c 中位切分算法 中位切分算法用一種均衡色彩的集合表示圖像的，也就是希望 N種不同顏色代表像素的數(shù)量盡量的 相同。也就是說，將顏色空間中立方體劃分為 N個含有相中國計(jì)量學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 等顏色像素的數(shù)量的小長方體，這樣就得到了調(diào)色板的最佳顏色的位置，該位置就是長方體中心的點(diǎn)。因?yàn)檫@種量化方法重點(diǎn)考慮了圖像的具體顏色的使用頻率，所以重建得到的圖像的色彩層次感比較豐富，但是卻模糊了局部的細(xì)節(jié)。 d 聚類量化法 以圖像中各種顏色的相似距離為基礎(chǔ)，我們采用模式識別當(dāng)中聚類的方法的思想：類內(nèi)的元素基于內(nèi)容的圖像檢索的關(guān)鍵技術(shù)的研究具有相當(dāng)大的相似性，不同類中的元素則具有比較小的相似性，這樣通過迭代來實(shí)現(xiàn)類的劃分。聚類方法主要分為兩類：系統(tǒng)聚類法語動態(tài) 聚類法。系統(tǒng)聚類法是這樣實(shí)現(xiàn)的：首先選擇若干個樣本按某準(zhǔn)則函數(shù)進(jìn)行逐步聚合，類別是由多到少的，直到達(dá)到合適的分類為止；動態(tài)聚類法又分為幾種方法，如 K均值法、 ISODATA算法、 GLA算法等等。動態(tài)聚類算法中聚類中心與起始類別數(shù)目是不好確定的，一般的我們采用隨機(jī)的方法在初始數(shù)據(jù)中選擇聚類的中心。確定不同的初始聚類中心和起始聚類數(shù)目往往會影響我們的分類結(jié)果。 (3)顏色的矢量量化 理論上講，使用真彩色能夠在抽取圖像的顏色時產(chǎn)生最小的誤差。但是，另一方面，特征的存儲和特征匹配的計(jì)算量及特征抽取都將伴隨著實(shí) 際顏色數(shù)目的增多而非線性地膨脹。因而，在實(shí)際的檢索過程中使用真彩色是不現(xiàn)實(shí)的問題。實(shí)驗(yàn)表明：隨著顏色直方圖維數(shù)的增加能夠使檢索的精度得到有效地提高，但是又一問題出現(xiàn)了，當(dāng)維數(shù)大量增加時，檢索的精度并沒有預(yù)想的提高很多，反而會減小。因此我們需要保持在一定的精度的前提下，盡量減少圖象顏色的維數(shù)，以減少顏色特征的存儲空間。在該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)中，我們依據(jù) HSV顏色空間獨(dú)有的特征，在保留足夠的顏色信息并且降低直方圖的維數(shù)的前提下，對 HSV顏色空間進(jìn)行非均勻顏色量化，并得到 77種代表顏色。首先我們要將一幅圖像中的每個像素的 bgr , 值轉(zhuǎn)換為 vsh, 值 ])1,0[],1,0[],360,0[( ??? vsh ，然后依照下面的顏色量化與編碼方法進(jìn)行計(jì)算： 對于 ?v 的顏色認(rèn)為是黑色， 0?Code ； 對于 ?v 的顏色認(rèn)為是白色， 1?Code ； 對于 ?s 且 ??v ，顏色按照亮度 V被劃分為三種灰度，分別是：],[),( 與 ),( ， 4,3,2?Code ； 其他顏色認(rèn)為是彩色，并將其劃分為 72種顏色， 39。39。339。95 VSHC o d e ?????? 。 中國計(jì)量學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） ???????????????????????)360,295(,8]295,270(,7]270,190(,6]190,155(,4]155,75(,3]75,40(,2]40,20(,1]20,0[]360,315(,0HHHHHHHHH () ?????????]1,(,2],(,1],0[,039。SSSS () ?????????]1,(,2],(,1],0[,039。VVVV () 依照上面的方法把圖像的顏色空間劃分成為 77種顏色。該 77種代表顏色的量化方法的進(jìn)行能夠有效地壓縮圖像的顏色特征并且這樣較好地適合于人類肉眼對圖像顏色的感知。 顏色直方圖及顏色特征提取 顏色直方圖簡介 在基于顏色的圖像檢索技術(shù)中，最常用的顏色特征表示方法是顏色直方圖。顏色直方圖反映了圖像中的各種顏色色的比例分布 情況，基于圖像的顏色直方圖的圖像檢索技術(shù)的基本思想是把圖像相似度經(jīng)過其顏色直方圖的距離衡量的。兩幅圖像的顏色直方圖間的距離越小，說明圖像間的各顏色及其分布越相同，這樣的圖像也就越相似，這樣就將圖像庫中圖像的檢索轉(zhuǎn)化成為其顏色直方圖之間的距離的度量問題了。顏色直方圖就是經(jīng)過統(tǒng)計(jì)圖像當(dāng)中各顏色出現(xiàn)的頻數(shù)來得到的。因而，兩幅圖像間的各對應(yīng)顏色出現(xiàn)的頻數(shù)的比較也就是其顏色直方圖距離的度量的過程。 1． 顏色直方圖的定義 在確定了圖像的顏色空間的基礎(chǔ)之上，對于一幅數(shù)字圖像來說，首先統(tǒng)計(jì)各顏色在圖像中出現(xiàn)的其像素的點(diǎn)數(shù)，然后 以各顏色值當(dāng)做橫坐標(biāo)，其不同顏色出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)作為縱坐標(biāo)，以此得到的直方圖就是該圖像的顏色直方圖了。某圖像的中國計(jì)量學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 歸一化的顏色直方圖 H 是按如下公式定義的： ???? ???? ??nk kknk chchchchchchH 121 1][0,1][][], ...,[], ...,[],[ () h[ck ]表示第 k 種顏色在所示圖像中出現(xiàn)的像素點(diǎn)的頻數(shù)： 2110101 20],[,1][ NNcjiIchNiNjkk ???? ??? ????? () 其中， 21,NN 是圖像的寬與高 顏色直方圖的性質(zhì) a 顏色直方圖反映了圖像中的基本色調(diào)及其各顏色的統(tǒng)計(jì)分布，描述了在該圖像中關(guān)于其中顏色的頻數(shù)特征。例如，對于一幅藍(lán)色海洋的圖像，該圖像中的主要顏色就是藍(lán)色，從顏色直方圖中我們可以看出藍(lán)色像素在整個圖像的顏色中占有很大的比例。 b 顏色直方圖的缺點(diǎn)是丟失了圖像中的空間位置分部信息。顏色直方圖依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)分布的原理，該圖像的亮度值的概率函數(shù)更通俗地說，就是其顏色直方圖了。顏色直方圖包含了各圖像中的亮度分布的統(tǒng)計(jì)信息，但是卻沒包含進(jìn)各個亮度值的任何的空間 位置信息。因此對于兩幅不同的圖像來說，只要其亮度值分布是相同的，不管用人類肉眼觀察到的視覺內(nèi)容差別有多大，它們都具有近似或者完全相同的顏色直方圖。 c 若將某圖像按某一規(guī)則劃分成為若干個子區(qū)域，那么所有的子區(qū)域的顏色直方圖的和就是整幅圖像的非歸一化的顏色直方圖。 d 圖像的顏色直方圖具有縮放不變性，旋轉(zhuǎn)不變性，平移不變性和視角的基本不變性等等。 e 在一般的情況下，因?yàn)閳D像中的背景及其前景物體的顏色分布基本是明顯不同的，從而會在圖像的顏色直方圖上就會出現(xiàn)雙峰的特征，但是對于背景和其前景顏色比較接 近的圖像就不具備這種性質(zhì)了。 中國計(jì)量學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 2． 全局直方圖 圖像特征提取中最簡便的方法就是全局直方圖。顧名思義，把圖像作為一個整體進(jìn)而求解其顏色直方圖就是全局直方圖的計(jì)算方法。計(jì)算得到的結(jié)果就是歐式空間的一個向量，這樣就可以計(jì)算歐式空間中的圖像間的相應(yīng)的特征向量的距離來得到圖像間的相似性。匹配方法與計(jì)算方法非常高效是全局直方圖的特征的主要優(yōu)勢，并且其特征本身就具有平移與旋轉(zhuǎn)的不變性。 全局直方圖除了具有以上提到的優(yōu)點(diǎn)，還存在一些很明顯的缺點(diǎn)。全局直方圖是將圖像作為一個整體在整幅圖像上統(tǒng)計(jì)各顏色的空間分布信息的，因而丟失了圖像 中顏色的空間的分布信息。也就是說，兩幅顏色相近但是空間顏色分布完全不同的圖像，比如海洋與天空就可能會具有完全相同的顏色直方圖，這當(dāng)然會造成圖像檢索的誤差。因此，為了提高圖像檢索的精度，還需要我嗎加進(jìn)顏色的空間分布信息。 3． 分塊直方圖 分塊顏色直方圖是針對圖像的全局直方圖的改進(jìn)得到的，這樣一來就能夠包含圖像的空間分布信息了。該方法一般是通過某一分塊策略將整幅圖像分成為若干塊，進(jìn)而分別計(jì)算每個小分塊的顏色信息。與圖像的全局直方圖的特征是類似的，每一個分塊的特征的計(jì)算都是和選用的顏色量化方法及選用的顏色空間是息息相 關(guān)的。但是和全局直方圖不同的地方就是，其分塊策略是根據(jù)不同的應(yīng)用需要來劃分的，這樣就同一幅圖像就可以根據(jù)不同的分塊策略從而得到不同的分塊直方圖的特征。 采用分塊直方圖特征的方法進(jìn)行圖像檢索，其優(yōu)勢在于給全局直方圖加入了圖像的空間分布信息。雖然這樣很精確，但是卻降低了圖像對旋轉(zhuǎn)和平移的適應(yīng)能力。因?yàn)閳D像的分塊直方圖欠缺幾何變換的不變性，這樣用該方法進(jìn)行圖像的檢索，就很難得到比較好的檢索效果。 4． 分塊全局直方圖 綜合考慮了全局直方圖和分塊直方圖的優(yōu)缺點(diǎn)，本論文中提出了一種全新的方法，也就是分塊全局的直方圖。其基本 思路就是對整幅圖像空間根據(jù)應(yīng)用需要按照某分塊策略對其進(jìn)行劃分，然后對各個子塊計(jì)算其顏色直方圖也就得到了它的顏色特征。檢索進(jìn)行時，查詢用戶根據(jù)其需要對各分塊按其含有的空間信息的不同重要程度按從高到低排序，進(jìn)而確定其權(quán)值。此時系統(tǒng)會將權(quán)值為零得到分塊重新進(jìn)新合并得到一全局直方圖，然后計(jì)算所有的權(quán)值非零的子塊間的距離及中國計(jì)量學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 合并得到的部分全局直方圖的距離，再根據(jù)用戶之前給出的權(quán)值對其進(jìn)行加權(quán)累加并將結(jié)果作為兩幅圖像間的實(shí)際距離。兩幅圖像間的距離值越小，那么它們之間的視覺差異也就越小。 從分塊全局直方圖的基本思想可以看出 ，其中和了分塊直方圖與全局直方圖的優(yōu)點(diǎn)，通過計(jì)算各分塊的距離為圖像加入了空間分布信息，同時通過合并得到的部分全局直方圖提高了整幅圖像的幾何變換不變性。 顏色特征提取 首先按照用戶需要按照某一策略把圖像均分為 4 4個子塊，對每個分塊進(jìn)行顏色直方圖的計(jì)算并作為其顏色特征 P 。 )(iHPi ? () )(iH 表示的是第 i 個分塊歸一化顏色直方圖，其為 77 維的特征向量。 ?????? ???? ??7717721 1][0,1][][],. ..,[],. ..,[],[)( k kikikiii chchchchchchiH () 其中， h ][kic 表示的是第 k種顏色特征在第 i個分塊中的像素點(diǎn)的頻數(shù)： 2110101 20],[,1][ NNmIchNmNnkki ???? ??? ????? () 其中， 21,NN 是第 i個分塊的寬與高 把所有的分塊的特征向量 合并在一起就得到了原始的圖像的一個綜合的顏色空間的特征向量： ? ?NPPPP ,..., 21? () 其中 1644 ???N 顏色直方圖距離的度量方法 顏色直方圖距離的度量方法 提取了圖像的顏色特征之后，直接利用顏色特征向量的測試距離來衡量兩幅圖像的相似性是很直觀的方法，這也就是通常我們所說的圖像的顏色直方圖的距中國計(jì)量學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 離度量的問題。到目前為止，基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)中有好多距離計(jì)算公式。 假設(shè)我們 檢索時，示例的圖像 Q是指定關(guān)鍵字的圖像，而檢索的圖像 I就是圖像庫中包含的圖像，圖像中是顏色種類是 n，那么顏色直方圖常用的幾種距離公式的描述如下所示： Euclidean距離 ?? ?? mi ii IQIQD 1 )(),( () 最簡單的圖像間的距離公式就是歐幾里德距離，這也是在基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)中應(yīng)用很廣泛的距離公式。但是這種計(jì)算距離的公式完全沒有考慮顏色特征向量的 各維之間的關(guān)系，而且其中各維的重要性必須是相同的，這樣就極大地影響了它的使用的有效性和使用范圍。如果沒有考慮各種顏色之間的任何相似性，在檢索過程中也不用考慮不同顏色的不同的重要程度，在進(jìn)行圖像的顏色直方圖間的距離的度量時就可以選用該公式。 加權(quán) Euclidean距離 ?? ?? ni iii IQIQD 1 2)(),( ? () 加權(quán)歐幾里德距離就是考慮了顏色特征向量的不同維之間的不同重要性這一因素。在檢索過程中，如果我們需要考慮不同顏色具有不同重要性的場合，比如說，在基 于顏色的圖像檢索過程中，對于我們指定的顏色，它度量的權(quán)值是比較大的，但其他顏色的權(quán)值是比較小的。這樣一來，只要待檢索的圖像中包含有某些指定的顏色，并且達(dá)到一定的比例時，即使其他的顏色還是不怎么匹配的，兩幅圖像的相似性還是會比較大的。 二次型距離 )()(),( 0 0 jjni nj jiii IQAIQIQD ????? ? ?? ? ? () 這種距離算法是 IBM公司的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)專門為了計(jì)算圖像的顏色直方圖中各顏色間的相似性而提出來的。其中， jiA? 是顏色 i與顏色 j中的相 似因子，這是系統(tǒng)在計(jì)算前預(yù)定義的。這種計(jì)算公式將不同顏色間的相似性考慮在其中，因此，這是比較準(zhǔn)確的度量，但是還存在一個問題，就是帶來了比較大的計(jì)算量。 直方圖相交算法 中國計(jì)量學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） ? ??? ???niniiinjiiIQ