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正文內(nèi)容

基于顏色特征的圖像檢索技術(shù)研究畢業(yè)設(shè)計(jì)-文庫吧資料

2025-07-10 09:26本頁面
  

【正文】 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。 (2)圖像匹配(相似度計(jì)算) 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,從而判斷出待識別的圖像的特征與數(shù)據(jù)庫中的哪些圖像的特征最接近。 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)算語言作為強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算平臺,它幾乎能夠滿足所有的計(jì)算需求 ,它具有如下的優(yōu)勢與特點(diǎn) : 友好的工作平臺和編程環(huán)境;簡單易用的程序語言;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。若取 z=xy,則有 ?z ii 取定了距離公式后,我們需要確定 A 的取值, ?0,?1?zi?1,d2?zTAz, 且要保證此矩陣 A 能夠使 d2?0,我們用 dij 表示顏色 i與顏色 j 在 RGB 顏色空間的距離。 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。因而,對于這樣的圖像進(jìn)行過細(xì)的比較是不必要的。 D(Ha,Hb)?(0,1),它的值越接近 1,則兩圖像越相似。 直方圖的交集的方法 直方圖的交集算法,根據(jù)顏色索引檢索出查詢圖像的顏色直方圖,將其與圖像庫中的每一圖像的直方圖取交集,根據(jù)交集的值來選出最佳匹配圖像。 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。按照距離公理,在定義距離測度時(shí)要滿足距離公理的四 個(gè)條件 :自相似性、最小性、對稱性、及三角不等性。以一定的計(jì)量或測量方法來判斷圖像內(nèi)容是否相 關(guān)。這樣,最后得到的累加直方圖特征向量為: L?l[0],l[1],...........,l[k],...........,l[35] 4 圖像特征的相似性匹配; 相似度匹配方法 [11];圖像檢索的效果很大程度上取決于匹配算法的優(yōu)劣;設(shè) D 為距離函數(shù), x、 y、 z為三個(gè)特征向量,則所有;(1)D(x, y)=D(y, x)=0(自相似性 ); (2)D(x, y)?D(x, x)?0(最小性 ); (3)D(x, y)=D(y,x)(對稱性 ); (4)D(x, y)+D(y, z)?D(x, z)(;圖像的相似度度量, 4 圖像特征的相似性匹配 相似度匹配方法 [11] 圖像檢索的效果很 大程度上取決于匹配算法的優(yōu)劣。 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。 圖 5 顏色直方圖的旋轉(zhuǎn)不變性和縮放不變性 累加直方圖 [10] 當(dāng)圖像中的特征并不能取遍所有可取值時(shí),統(tǒng)計(jì)直方圖中會出現(xiàn)一些零值。 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。 疊加性:如果一幅圖像由兩個(gè)不連接的區(qū)域組成,并且每個(gè)區(qū)域的直方圖己知,則整幅圖像的直方圖是該兩個(gè)區(qū)域的直方圖之和。 位置無關(guān)性:直方圖描述了每個(gè)灰度級的像素的個(gè)數(shù),但不能為這些像素在圖像中的位置提供任何線索。 在 RGB 顏色空間中,顏色直方圖可以看成是一個(gè)離散函數(shù),即 H(k)?nk, (k?0,1,...,L?1) n 其中, k 表示圖像的特征取值, L表示特征可取值的個(gè)數(shù),凡表示圖像中具體征值為 k 的像素個(gè)數(shù), n表示圖像像素的總個(gè)數(shù)。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。 顏色直方圖可以基于不同的顏色空間和坐標(biāo)系,最常用的是 RGB 顏色空間,因?yàn)榇蟛糠值臄?shù)字圖像都是用 RGB顏色空間表達(dá)的。 3 顏色特征的表達(dá) 顏色直方圖 (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 ,即圖像的對象或物體。 HSV 空間具有這樣的特性 [9]。由于在進(jìn)行基于內(nèi)容的圖像檢索時(shí),查詢要求往往是按照用戶的主觀視覺感受而發(fā)出的,因此在進(jìn)行圖像之間顏色差異的比較時(shí), CBIR 系統(tǒng)一般采用具有視覺一致性的顏色空間。如圖 4 所示。將這些油墨混合產(chǎn)生顏色稱為四色印刷。理論上,青( Cyan)、品紅( Magenta)和黃( Yellow)色素能夠合成吸收所有的顏色并產(chǎn)生黑色。前者是定義在白色中減去某種顏色來定義的一種顏色,而后者通過從黑色中加入顏色來定義一種顏色。 CMY顏色模型對應(yīng)的直角坐標(biāo)系的子空間與 RGB顏色模型所對應(yīng)的子空間幾乎完全相同。因?yàn)?HSV 顏色空間根據(jù)色調(diào) H 的值來區(qū)分 不同的顏色,因此在 HSV 的三個(gè)分量中, H 分量是尤為重要的,它可以很好地模擬人類對顏色的識別和記憶過程。 圖 3 HSV 顏色模型 Munsen顏色空間具有以下己經(jīng)被人的眼睛所證實(shí)的特點(diǎn) : (1)坐標(biāo)之間的心理感知獨(dú)立性 (PereeptualIndependenee),即人可以獨(dú)立感知各顏色分量的變化。色調(diào) H 和飽和度 S 分量合起來定義了顏色的 色度 (Chromatieity)特性。例如同樣是紅色,也會因顏色濃度不同而分為深紅色、粉紅色和淺紅色。亮度 V 是顏色的明暗程度,通常用百分比度量, O%為最暗的黑色,而 100%為最亮的白色。它把彩色信號表示為三種屬性 :色調(diào) H(Hue)、飽和度 S(Saturation)和亮度 V(value),其中亮度又稱 LightneSS 或 Intensity,所以 HSV 空間還有 HLS 和 HIS 這兩種叫法。但在對彩色圖像進(jìn)行特征提取時(shí),需要用數(shù)量來描述顏色的差別,因此需要用另一種符合人的視覺心理的視覺彩色模型來表示顏色。圖像如用于電視、幻燈片、網(wǎng)絡(luò)、多媒體,一般使用 RGB模式。正方體的其它六個(gè)角點(diǎn)分別為紅、黃、綠、青、藍(lán)和品紅,需要注意的一點(diǎn)是, RGB顏色模型所覆蓋的顏色域取決于顯示設(shè)備熒光點(diǎn)的顏色特征,是與硬件相關(guān)的。 RGB顏色模 型通常采用單位立方體來表示,在正方體的主對角線上,各原色的強(qiáng)度相等,產(chǎn)生由暗到明的白色,也就是不同的灰度值。將所有顏色加在一起產(chǎn)生白色,也就是說,所有光被反射回眼睛。在顏色重疊的位置,產(chǎn)生青色、洋紅和黃色。 如圖 2 所示,采用三維直角坐標(biāo)系,紅、綠、藍(lán)為原色,各個(gè)原色混合在一起產(chǎn)生復(fù)合色。 R、 G、 B均為 255 時(shí)表示白光,均為 0 時(shí)表示黑色。在 RGB模型中,所有顏色都可看作是 3 個(gè)基本顏色,即紅( R,red),綠( G,green)和藍(lán)( B,blue)的不同組合。 對于顏色空 間的構(gòu)造需要滿足三個(gè)要求: 完備性 (Completeness),顏色空間應(yīng)能描述人能感知的所有顏色; 一致性 (Uniformity ),顏色在空間度量的差異和感知的差異相吻合; 唯一性(Uniqueness),顏色空間中顏色在感知上彼此不同。顏色空間通常用三維模型表示,空間中的顏色能夠看到或者使用顏色模型產(chǎn)生。顏色模型是用簡單的數(shù)值方法描述所有顏色的一套規(guī)則和定義,可使人們方便地描述任何一種顏色,顏色模型通常用顏色空間描述,如RGB、 CMY 和 CMYK,從這個(gè)意義上說,顏色模型和顏色空間互為同義詞。 2 基于顏色特征的圖像檢索方法 顏色度量體系 顏色度量體系 [7]( color system),也叫做顏色制或者叫做顏色體制,實(shí)際上就是人們組織和表示顏色的方法。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了基于文本、顏色、紋理特征的圖像檢索。 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 相對國外而言,國內(nèi)在這方面的研究起步相對較晚: 95 年開始進(jìn)行多媒體圖像檢索的研究,完成了基于顏色和基于形狀的圖像原型系統(tǒng),總體設(shè)計(jì)思想是允許用戶找到包含特定顏色、紋理和形狀的圖像。在 VisualSEEK 中,整幅圖的顏色分布使用全局顏 色直方圖,區(qū)域顏色的索引采用二進(jìn)制顏色集的表達(dá)方法。VirageVirageEngine 主要有 3 方面的功能 :圖像分析、圖像比較和圖像管理,技術(shù)的核心是 VirageEngine 以及在圖像對象層上的操作。圖像在裝入時(shí)按形狀、紋理和人臉的面部外形三種特征自動(dòng)分類,同時(shí)還能結(jié)合文本關(guān)鍵字進(jìn)行查詢,圖像根據(jù)類別通過顯著語義特征壓縮編碼。 它的系統(tǒng)框架和結(jié)構(gòu)對后來圖像檢索系統(tǒng)具有深遠(yuǎn)的影響。 所以,顏色特征的 圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)路徑如圖 1: 圖 1 顏色特征的圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)路徑 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 [6] 國外研究現(xiàn)狀 基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)是當(dāng)前研究的熱點(diǎn),許多著名雜志如 IEEE PAMI 、 IEEE Image processing 等紛紛設(shè)??榻B該領(lǐng)域研究的最新成果,著名的國際會議如: IEEE conference of CVPR 、 ACM conference on multimedia 等紛紛設(shè)立專題交流最新的研究成果。一般意義上直方圖匹配方法有直方圖相交法,直方圖匹配法,歐氏距離法,中心矩法,累積直方圖匹配法共 6 種。這些特點(diǎn)使得 HSV 模型非常適合基于人視覺系統(tǒng)對彩色感知特性的圖像處理。 HSV 顏色模型有兩個(gè)重要的特點(diǎn)作為基礎(chǔ)。通常,人們采用歐氏距離來刻畫兩種顏色之間的差異, RGB 空間存在的一個(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。 ( 3)指明圖像中一個(gè)子圖 分割圖像為各個(gè)小塊,然后利用選擇小塊來確定圖像中感興趣的對象的輪廓,通過建立更復(fù)雜的顏色關(guān)系(如顏色對方法)來查詢圖像,該方法是進(jìn)一步優(yōu)化檢索的一個(gè)設(shè)想。 運(yùn)用顏色直方圖進(jìn)行檢索有如下三種方式: ( 1)指明顏色組成 該法需要用戶對圖像中的顏色非常敏感,而且使用起來也不方便,檢索的查準(zhǔn)率和查全率并不高,因此暫時(shí)不做進(jìn)一步開發(fā)。局部顏色信息是指局部相似的顏色區(qū)域,它考慮了顏色的分類與一些初級的幾何特征。顏色內(nèi)容包含兩個(gè)一般的概念,一個(gè)對應(yīng)于全局顏色分布,一個(gè)對應(yīng)于局部顏 色信息。本文主要研究對靜止圖像檢索,其中數(shù)據(jù)庫是專用的圖像庫。它為現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)系統(tǒng)帶來了一場革命,其中最有前景的應(yīng)用是遠(yuǎn)程醫(yī)療 (Telemedicine)、遠(yuǎn)程外科手術(shù) (Telesurgery)及遠(yuǎn)程診斷(Telediagnoses)等。 (8)工業(yè)與商業(yè):工業(yè)應(yīng)用包括企業(yè)多媒體信息系統(tǒng)、 CAD/CAM 等商業(yè)應(yīng)用有電子商務(wù)、在線廣告、在線購物、股票等。國外在培訓(xùn)系統(tǒng)領(lǐng)域已投入了大量的經(jīng)費(fèi),開展了相關(guān)課題的研究工作。 (6)郵票資料庫:主要用于郵票資料的管理與查詢,也可以提供郵票鑒定等更高級的應(yīng)用服務(wù)。
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