基于纹理特征的图像检索
基于纹理特征的图像检索
纹理分析,相应的算法从随机场域模型到多分辨率滤波器技术。如：小波变换，Gabor 滤波器。Gabor 变换通常是由傅里叶变换来完成的,因此是一种连续的方法,而小波变换通常用离散的方法完成,这导致了其效果不如用连续Gabor 变换。
给定一幅图像I ( x , y) ,将它进行Gabor 小波变换。
假设局部纹理区域具有空间一致性,则变换系数的均值μmn和方差σmn可以代表该区域用作分类和检索的目的。用μmn和σm n作为分量,可以构成检索用的特征向量
考虑两幅图像模式i 和j , 利用特征向量。这样,表示出i 和j 两个图像的特征空间内的距离。纹理描述子
MPEG-7提供了三种纹理描述子：“纹理浏览描述子”、“平行结构描述子”和“边缘直方图描述子”
纹理浏览描述子从纹理的方向性、规则性和粗糙程度三方面进行描述；平行结构描述子在纹理具有一致性的区域统计纹理的空间频率；边缘直方图描述子在纹理不具有一致性的区域描述了边缘的空间分布，类似于颜色描述子中的-LCD
。
纹理特征
纹理是自然界景物一个重要特征。纹理特征的描述可采用共生矩阵的方法，但由于计算量过多，往往导致图像特征提取时间过长。Gabor 滤波器的出现使图像的纹理描述方法有了更精确的描述方式。但是Gabor 滤波器需要针对特定纹理进行设计，从而限制了其在图像检索系统中的广泛应用。Virage系统是一个利用了纹理特征的检索系统实例。
客户端用户主要完成图像中对象区域的选定和检索结果的浏览。服务器端完成图像的分割、图像特征提取以及图像
检索。整个图像系统由以下模块组成。
（1）用户界面。
（2）查询界面。
（3）图像分割。
（4）图像特征抽取。
（5）图像数据库。
基于对象的图像检索系统，对象图像模板的分割与特征提取是其关键
图像分割算法
（1）基于颜色一致性的图像分割
（2）基于对象的分割
系统采用一种新的基于对象的图像分割算法：【见花花6】
基于特征图像检索的基本方法
在建立图像库时, 对输入的图像先进行图像分析, 提取图像或目标的特征向量并在将输入图像存入图像库的同时将其相应的特征向量也存入与图像库相连的特征库。在进行图像检索时, 对每一幅给定的查询图, 进行图像分析并提取该图的特征向量。通过将该图特征向量与特征库中的特征向量进行匹配并根据匹配结果到图像库中搜索就可提取出所需要的检索图来。上述工作原理可以知道基于特征的图像检索有三个关键
一：选取恰当的图像特征,
二：采取有效的特征提取方法,
三：有准确的特征匹配算法
纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵即共生矩阵为基础,
利用以下四个特征量表示纹理特征:
(1) 反差
(2) 能量
(3) 熵:
(4) 相关:
在纹理特征的提取中,
一：我们先把图像的亮度分量图分成64 个灰度级,
二：构造四个方向的共生矩阵即M (1, 0) ,M (0, 1) ,M (1, 1) ,M (1, - 1) ,
三：分别计算四个共生矩阵的上述4 个纹理参数,
四：以各参数的均值和标准差作为纹理特征向量中的各个分量
五：用高斯归一化方法将以上8 个分量进行内部归一化。
纹理及纹理分析
纹理就是图像的条纹，是物体表面结构的模式。纹理分析就是对材料表面条纹的分类过程。纹理可以看作是在灰度和彩色上的不同形式的图案，这些图案可以认为是许多基本纹理小单元（纹理元）的重复。纹理元包含多个像元，它在物体上可以呈周期性、准周期性和随机性三种情况。在纹理分析中可使用基于共生矩阵的纹理分析。
纹理特征的提取
统计方法是根据像素灰度的统计特性确定纹理特征，如直方图统计特征法、自相关函数法等。这种方法适用于分析像木纹、沙地及草坪等纹理细而又不规则物体。Haralick等人提出了从共生矩阵提取纹理特征的表示方法，并将其用于卫星图像纹理的识别
基于颜色直方图的图像检索(实验分析)
基于颜色直方图的图像检索 作者:吴亚平学号:200812017081203009 1.概述 在过去的十几年间，有许多知名机构都对图像检索系统进行了深入的研究，病开发出了相应的检索系统，例如IBM Almaden研究中心研制的QBIC系统，Virage公司研发的VIRAGE系统，麻省理工大学多媒体实验室研发的Photobook系统，哥伦比亚大学研发的VisualSeek系统，斯坦福大学研发的WBIIS系统，U.C.伯克利分校研发的Blobworld系统等等。 这些检索系统的基本特征都是基于图像像素值的特征提取相应的规则图像，例如形状、颜色、纹理等，并以此为依据对图像进行比较检索，在这篇论文中，系统采用了基于颜色特征提取的检索。基于直方图在两个颜色空间对图像特征进行判定检索。这两个颜色空间是RGB和HSV。通过对两副图像对应的RGB和HSV 值计算其距离，依据距离的远近来判断相似性，这种方法简单易行，由于丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息，判定的计算量相对较小。当然这也导致了两副图像之间的判定没有实际的语义上的关联，也就是说，距离相近的图像并不一定有事实上的相应联系。但是，经过试验的判定，这种基于直方图的图像检索系统能够为图片检索提供相对精确的检索结果。 2.相关知识 2.1. RGB颜色空间 RGB颜色模型中每种颜色都是由红绿蓝三种颜色组成。这种颜色模型在许多CRT显示器和彩色光栅图形设备中被广泛使用。这三种颜色被认为是其他颜色的
添加剂，对于所需要的颜色通过对这三种颜色进行不同的比例进行相加即可得到。RGB模型可以用如下的颜色坐标系表示。注意从（0，0，0）到（1，1，1）的对角线，白色代表了灰阶，RGB色彩模式俯视从白色开始的。 2.2. HSV颜色空间（也称HIS颜色空间） HSV字母分别代表了色度（Hue），饱和度（Saturation），色调。上面的锥形图说明HSV的颜色模型。Value代表了颜色的强度，他是从图像信息中分离出来，可以表示相关信息的部分。色度和饱和度代表了颜色在人眼中的生理特征。色度与红色等颜色从0到1的表示不同，色度是从红色通过黄，绿，青，蓝，洋红色，再回到红色。饱和度的区分是从0 到 1，他通过值大小来影响颜色的饱和度。对于色调，也是从0到1，随着他的增大，图像的颜色就会越来越亮。
图像纹理特征的分析方法研究
图像纹理特征的分析方法研究 黄晶，杨杰 武汉理工大学信息工程学院，武汉（430063） E-mail ：jinghuang1019@https://www.360docs.net/doc/e01653687.html, 摘 要：本文重点介绍了几种借助纹理统计特征的分析方法，并对算法进行了比较。这些方 法包括：基于图像分形维数的特征分析，基于灰度共生矩阵的特征分析，基于灰度直方图的 特征提取。 关键词：分形维数，灰度共生矩阵，纹理特征 中图分类号：TP391 1．引言 虽然存在形形色色的图像纹理，并且人们进行纹理分析方面的工作已近半个世纪，但至 今还没有一个公认的确切的定义。纹理图像在局部区域内可能称不规则性，但在整体上则表 现出某种规律性，其灰度分布往往表现出某种周期性。 就其广义而言，纹理特征就是图像局部性质的统计，一个纹理图像可以看成一组独立的 同分布随机变量(,)W j k 经一空间算子()O ?作用而成的结果(,)F j k ，并用这些数字特征构 造图像的纹理特征。对纹理特征的提取方法可以分为统计法﹑构造法和频谱法。 2．纹理特征的分析方法 2.1 基于分形维数的特征分析 在分形理论中，最经典的理论是Hausdorff 维数[1]，它对分形的理论分析和理解都很重 要，但很难直接求取，在实际运用中更多的是盒维数，关联维数，自相似维数以及尺度维数， 本文选取的是盒维数中的差分盒维数。 差分盒维数算法是以盒维数算法为基础提出的一种简单、快速、精确的算法。将M M ×大小的图像分割成L L ×的子块，令r=L/M ，将图像视为一个三维空间中的一个表面 (,,(,))x y f x y ，其中(,)f x y 为图像(,)x y 位置处的灰度值。X ，Y 平面被分割成许多L L ×的网格。在每个网格上，是一列L L h ××的盒子，h 为单个盒子的高度。设总的灰度级为G 。 设在第(,)i j 网格中图像灰度的最小值和最大值分别落在第k 和第l 个盒子中，则： (,)1r n i j l k =?+ （1） 其中r n 是覆盖第(,)i j 网格中的图像所需的盒子数，因而可以求出覆盖整个图像所需的 盒子数r N ： ,(,)r r i j N n i j =∑ （2） 则其分形维数log()lim log(1/) r N D r = （3）基于分形维数的特征分析算法： （1）将原图转化为灰度图像； （2）以图像的任意像点(,,(,))i j f i j 为中心选取L L ×大小的窗口计算r n
4-基于内容的图像检索
研究生课程 数字图像处理Digital Image Processing 彭宇新 北京大学计算机科学技术研究所E_mail:pengyuxin@https://www.360docs.net/doc/e01653687.html,
基于内容的图像检索 ●为什么需要基于内容的图像检索? ●查询方式，查询demo，现有系统简介●具体内容 ?特征提取 ?相似度匹配 ?相关反馈 ?索引结构 ●MPEG-7介绍：性能评价等 ●思考的几个问题？
为什么需要基于内容的图像检索? ●当前图像内容的特征 ?海量的图像内容出现 人类已有的：历史、地理、军事、医学… 每天新增的：数码相机、互联网?图像内容的特征：没有索引、目录或摘要 ?怎样找到需要的图像？
●基于文字描述的图像检索 ?丰富的图像内容很难用文字来全面描述 ?文字的选取因人而异，带有很大的主观性 ?耗费大量的人力和时间 ●结论：对于海量的图像，基于人工标注文字的检索已不可能 ●问题：目前搜索引擎提供的基于文字的图像检索，能够解决问题吗？解决得好吗？为什么需要基于内容的图像检索?
●为什么需要基于内容的图像检索(CBIR)? ?提供图像的检索功能 ?不需要人手工标注，计算机自动分析和检索，节省人力和时间 ?使海量图像的管理和索引成为可能 ?存在的问题： 人类高级语义特征与计算机底层特征表示的矛盾 查询方式问题 为什么需要基于内容的图像检索?
基于内容的图像检索 ●为什么需要基于内容的图像检索? ●查询方式，查询demo，现有系统简介●具体内容 ?特征提取 ?相似度匹配 ?相关反馈 ?索引结构 ●MPEG-7介绍：性能评价等 ●思考的几个问题？
图像处理和识别中的纹理特征和模型
纹理特征和模型 １，基于纹理谱的纹理特征 图像纹理分析中，最重要的问题是提取能够描述纹理的特征信息；这些特征可被用来分类和描述不同的纹理图像。在实际中常用到的方法有结构法和统计法；本文提出一种新的统计方法，每个纹理单元表征该位置及其领域象素的特征，整幅图像的纹理特征用纹理谱来表征，用这种方法进行分析较为简单。 定义纹理谱：纹理单元的频率分布。 基于纹理频谱的纹理特征： 3×３领域：权重： original reference calculate by myself （1）、黑白对称性 ()(3281) 1*100 () s i S i BWS S i ?? -+ ?? ?? =- ?? ?? ?? ∑ ∑ 反映频谱的对称性，不随纹理单元中起始计数位置的不同而不同。 （2）、几何对称性 ()4() 1 1*100 4 2*() Sj i Sj i GS Sj i ?? -+ ?? ?? =- ?? ?? ?? ∑ ∑ ∑ 反映图像旋转180度后，纹理谱的相似性； （3）、方向度
()()11*10062*()Sm i Sn i DD Sm i ?? -?? ??=-?????? ∑∑ ∑ 反映线性结构的角度。大的DD 说明纹理谱对图像的方向模式较为敏感；即图 像中有线性机构纹理单元存在。 以上三个特征都是图像的几何特征，可描述原始图像的宏观纹理；下面介绍几个描述图像微观纹理的特征。 （4）、方向特征 微观水平结构特征： ()*()MHS S i HM i =∑ ()(,,)*(,,)HM i P a b c P f g h = 同样，我们可以得到其它方向的方向纹理特征MVS ，MDS1，MDS2 （5）中心对称性 2()*[()]CS S i K i =∑ ２．常用统计特征： 把图像看成是一个二维随机过程的一次实现，可得到图像的直方图、均值、方差、偏度、峰度、能量、墒、自相关、协方差、惯性矩、绝对值、反差分等特征量。常用来描述纹理的统计特征的技术有子相关函数、功率谱、正交变换、灰度级同时事件、灰度级行程长、灰度级差分、滤波模板、相对极值密度、离散马尔可夫随机场模型、自回归模型、同时自回归模型等。 原图： １、２、３、４阶矩
图像特征提取总结
图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实
基于内容的图像检索系统报告
第六届浙江省大学生电子商务竞赛 作品名称:基于内容的网络商品图像检 索系统 作品类别：技术类 2011年3月13日
目录 第1章项目背景 (3) 第2章关键技术介绍 (6) 第3章系统分析与设计 (8) 3.1需求分析 (8) 3.1.1功能性需求分析 (8) 3.1.2非功能性需求分析 (8) 3.2系统设计 (10) 3.2.1 总体结构设计 (10) 3.2.2 功能模块设计 (11) 3.2.3 检索流程设计 (12) 3.2.4数据存储设计 (14) 3.2.5 算法设计 (17) 第4章系统实现 (25) 4.1 数据采集模块 (25) 4.2 数据检索模块 (28) 4.3 数据显示模块 (29) 4.4 数据推送模块 (34) 第5章盈利模式与市场营销推广策略 (36) 5.1目标市场 (36) 5.2盈利模式 (36) 5.3 系统推广策略 (37) 第6章财务分析 (41) 6.1搜索系统建设成本 (41) 6.2搜索引擎运行维护成本 (41) 6.3搜索系统宣传推广成本 (42) 第7章风险及对策 (43)
7.1市场风险及对策 (43) 7.2技术风险及对策 (43) 7.3项目风险及对策 (44) 7.4竞争风险及对策 (44) 第8章创新点 (45) 第9章总结 (46) 【参考文献】 (47)
第1章项目背景 随着计算机软硬件和互联网技术的飞速发展，多媒体数据的数量以惊人的速度增长。各行各业有越来越多的信息通过图像的形式进行表达，这些图像中包含了大量有用的信息。但是这些图像松散的分布在世界各地，缺少有效的组织，难以达到资源共享的目的。因此如何利用如此众多的图像信息并从中定位感兴趣的图像，是对图像信息的查询技术提出的重大挑战。 早在1951年，信息检索(Information Retrieval)这一术语就被Calvin M oores描述为使用户的信息需求能够变为最终的有用信息的过程。当然，他当时指的是文本格式的文件检索。但他的描述却揭示了信息检索系统的实质:帮助用户具体定位相关信息。 在1970年以后，随着数据库管理和计算机视觉两个领域的飞速发展，图像检索技术(Image Retrieval)的研究成为热点。由于图像检索在这两个领域的不同应用，所以它们采用的研究方法也各自有所侧重。数据库管理领域的研究采用基于文本的图像检索方法，而计算机视觉领域则偏重于基于视觉的图像检索。 基于文本的图像检索（text-based image retrieval），主要在数据库领域中进行研究，它的一个典型框架是，首先对图像用文本进行注解(关键字)，然后用基于文本的数据库管理系统(DBMS)来进行图像关键字检索，诸如数据模型、多维度索引、查询评价等的研究进展均是沿着这一领域所作的。但是，基于文本的图像检索存在很大困难，尤其是图像的数据量非常大的时候，其一，手工对图像进行注释所需的工作量太大；其二，许多图像很难用文字的方式进行描述;其三，不同的人对同一幅图像的理解不一样，即使同一个人对同一幅图像在不同环境下理解也不完全相同，这样使得对图像的描述不唯一，造成检索结果的千差万别;其四，由于世界上存在许多语种，采用不同的语言文字对图像进行描述而建立的索引在应用中造成了一定的阻碍。因此基于文本方式的图像检索存在很大的局限性。 90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。为克服这些问题，基于内容的图像检索技术(content-based image retrieval)应运而生。区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术
基于颜色特征的图像检索算法的实现
目录 摘要 (1) 关键字 (1) 1绪论 (1) 1.1 基于内容的图像检索的概念 (1) 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 (1) 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 (1) 1.4 基于内容的图像检索的关键技术 (2) 1.5 国内外研究现状 (3) 1.5.1 国外研究现状 (3) 1.5.2 国内研究现状 (4) 2 基于颜色特征的图像检索方法 (4) 2.1 颜色度量体系 (4) 2.2 颜色空间 (5) 2.2.1 RGB颜色空间 (5) 2.2.2 HSV颜色空间 (5) 2.2.3 CMY颜色空间 (6) 3 颜色特征的表达 (7) 3.1 颜色直方图 (7) 3.2 累加直方图 (8) 4 图像特征的相似性匹配 (9) 4.1 距离度量方法 (9) 4.2直方图的交集的方法 (9) 4.3 欧式距离法 (9) 5 图像检索算法实现 (10) 5.1程序开发运行环境 (10) 5.2 程序检索逻辑 (10) 5.3 算法具体实现 (11) 5.4 实例演示 (14) 6 全文总结与展望 (15) 6.1 全文总结 (15) 6.2 展望 (15) 致谢 (15) 参考文献 (16) 英文摘要 (16)
基于颜色特征的图像检索算法的实现 摘要：文章介绍了一种基于颜色特征的图像检索技术的算法并给出了程序实现。首先介绍了基于内容的图像检索技术、发展历史及基于内容的图像检索技术的特点和主要应用，并在此基础上探讨了该领域所用到的一些关键技术。文章着重探讨了图像的颜色空间、图像特征提取及图像相似性度量等内容，并利用matlab技术实现了一个简单图像检索的程序。文章最后则对当前基于内容图像检索技术研究热点和今后的发展方向进行简单的阐述。 关键字：基于内容的图像检索；颜色特征；颜色直方图；相似度度量方法 1 绪论 1.1 基于内容的图像检索的概念 基于内容的图像检索[1]（Content Based Image Retrieval, CBIR）是一项从图像数据库中找出与检索式内容相似的图像的检索技术。它利用从图像中自动抽取出来的底层特征，如颜色、纹理、轮廓和形状等特征，进行计算和比较，检索出符合用户需求的结果图像集。目前图像检索系统技术实现的基础是对底层特征信息的计算和比较，也即是“视觉相似”。 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 图像检索技术的发展[2]可以分为两个阶段，第一阶段始于70年代，当时的图像检索是通过人工的标注来实现的，随着计算机技术和通信网技术的发展，特别是因特网的快速发展，图像数据的容量越来越大了，这种“以关键字找图”的方法越来越不适应检索技术的发展了。由于图像内容的丰富内涵以及人们对图像内容进行抽象时的主观性不同的人对同一幅图像有不同的理解，这就引入了主观多义，不利于检索。为了克服文本标注检索的弊端，90年代研究者提出了基于内容的图像检索，其方法是:根据图像的颜色特征、纹理特征、形状特征以及空间关系等作为索引，计算查询图像和目标图像之间的相似距离，然后按相似度匹配进行检索，这种技术很大程度地利用了人们的视觉客观特性，避免不同人对图像主观理解的不同而达不到理想的搜索效果。从研究方向的层面来看，基于内容的图像检索可分为三层：第一层是根据图像的底层特性来进行检索，如颜色、纹理，形状等等，涉及图像信息处理、图像分析和相似性匹配技术；第二层是基于图像对象语义，如图像中实体及实体之间的拓扑关系的检索，对象级检索技术建立在下层特征基础上，并引入了对象模型库、对象识别和人工智能等图像理解技术；第三层是基于图像的抽象属性如行为语义，情感语义和场景语义的推理学习来进行检索。需要用到知识库和更加有效的人工智能和神经网络技术。这三个层次由低到高，与人的认知接近，下一个层次通常包含了比上一个层次更高级的语义，更高层的语义往往通过较低层的语义推理获得。尽管经过了多年的研究，较为成熟的基于内容的图像检索技术目前仍处于底层水平，由于底层研究是上层研究的基础，为了给上层建立准确、有效的图像特征提取方法，底层的研究仍在不断的发展。 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 基于内容的图像检索技术有以下特点[3]： 一是它突破了传统的基于表达式检索的局限，从媒体内容中提取信息线索。
基于纹理特征与BP神经网络的一类图像检索
计算机科学２∞ｏｖ。ｌ２７№６ 基于纹理特征与ＢＰ神经网络麴一类图像检索刈Ａ糙ｈｄ《ｌｍ８９ｅＲｅｔｒ｜ｅｖａｌ黼ｅｔｈ。ｄｆｋ￡ｅｄ。ｎＴｅｘｔＨｒｅＦ￡５｝愀ｓ蛐ｄＢＰＮ骰ｌｒａｌＮｅ＃ｗ。ｆｋｓ 戴青云余英林 （华南理工大学通信与电子工程聚广州５１０６４１） Ａ抽ｔｒａｎＩｎＶｊｅｗｏｆｔｅｘｔｌｌｒｅ曲ａ￥ｅｄｉｍａ壮托ｔｒ撑ｖａｌ，ａｋｌｎｄ。ｆＥｍａ舭ｒｅｍｅｖａｌｍｅｔｈ。ｄｍｐｒ。∞ｓ叫ｉｎｔｂｓ ｐａｐｅｒｗｈｉｃｈｅｘｔＨｅｔｓａｎｄｓｅ｝ｅｃ拈｛ｅｘｔｕｒｅ壬ｅ８ｔｕｆ￡ｓｂａｓｅｄｏｎｔｉｌｅ ｃｏ—ｏｃｃ㈣艇ｅｍａｔｒｉｘａ酬ｔｈ＃ｎｃ｛。ｓｓ擅￡ｓ ｔｋｍｗｎｈ辩’｝耗日托ｌＮｅｔｗｏｒ氧ｓ＋辩ｘｐ旺ｌ掘ｅⅡｔ㈣Ⅱ】【ｓｓｈｏｗ￡ｈａｔｔ醚ｓｍｅｔｈ矗￡ｓｖ￡ｒｖｅｆ｜＃ｃｔｉ他ｆｏｒｆｅ韬辨 ｍ霉ａｓｅｒ把ｓｏｆｉｍ８９ｅｓ。ｆｎｕｍｂｅｒｓｌｎｖｅｈＩｃｌｅ｝托ｅｎｓｅｐｌａｔｅ§ Ｋｅ”ｎｒｄｓＴｅ：：：ｍ—ｂａｇｅｄｌｍａｇｅｒｅｔｎｅｖａｊ，ｔｈｅＣ。一ｏｃｃｕｒｒｅ“ｃｅｍａｔｎｘ，ＴｅｘｔｌＩｒｅａｎａｌｙ８ｔｓ，ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｆ— ｗｎｒｋ。 １引言 随罄瓣络迸信盈多攥捧技术的敷瓣，持捌是嚣持羁赫广瑟蔽耀，骜攘燕蠢一静越来越黧簧瓣痿惠载棒得到了广泛船应庵。融台蚕像理解技术，盏接针对静止图像或税糊帧的图像特征进行处理，谯高度信息化的今天，已成为内容图像库中图像信息蠛织和管理不可缺少的技术。 对予浦用的静止图像ｔ用于检索的特征主要有：颜色、纹理，彤状、草图等啪，其中，颜色相对于几阿特征面言。翼嚣麓转不变往积足菠不变毪，壤基于内容嚣强稼柱索审楚嫠箨最广泛瓣赘薤之一∞；澎技是翦垂鐾体鲔本壤特征之一，西此剥用形状采稳霉可大大提高检索的准确性和技率；纹理是图像物体袭面灰度变化内容的特徼，作为图像的一个重要特授，纹理也是基于内容图慷捻索的主要线索“’５］。目前国内外很多学者正在上述三方街展开广泛、深入的研究。 数字嬲缘申曲纹理是相邻像素豹获捷或颜色曲空羁相关捷或遐嚣缘获麦帮颤垂窒翔稼鬟交纯翡程凳表瑷，可表理为；连缭、形获、条搜、色头等辞。蠹像或辊捧的纹理或纹理特征能反映国像或镑体本身酶属性，检测图像间纹理的相似性是判斯图像是帮相似的一个重要手段。利用纹理特征进行图像检索撬～种非常有救的手段．基于纹理特征的检索的基本思想是：用数学或信息论的方法提取出纹理特征，即将嬲像获度或颜色空闼辨总搭或各十铡面疆数字特禚采度程，熟后用纹理分锈方撼捻涮惠纹理基元释获器褰燕纹理基元莠｝蠢 ＊）奉项目受黼寡自然辩学基金ｓ９７７２０２６觉靴 分布方戏的信息。 纹理分析方法大致可分为统计方法和结构方法。统｛十方法哥舟为空鞫域方法秘变按城方法。其中空翔壤法殳嚣缓｝｝方法，墨基于缝诗瓣稼获度级舞势毒臻掂，矗按劳析图像曲获度变化勰樟。如利用直方匿的统计特征、边缘方向直方雷特证；嗣像自相关函数法；灰度共嫩矩阵法；灰度一梯度共生书臣阵泼等。变换域方法首先将图像变换到变换域中．然前抽取相应的特征。如；傅巍叶变换法；采弦变换｛击；小激变拽接等。 本文采用灰度共生矩阵提取嬲稼的纹理特征，然后果臻静挣经瓣终方莹对提取戮势纹理豹特在进行势突，势矗犯基籀上遂过纹理特挺辩档耘性匹既囊量进行捻索，最后弁绍针对一蛙率肄辫像的实验结果。 ２藏魔共生矩阵 就度共生矩阵是研究图像中两个像索灰度级联合分布的统计形式，固此能很好地艇毂纹理中灰度级空间相受缝曲规律。 鼗数字爨侏，（ｔ，ｊ）豹，＝，ｊ、势Ｍ＊Ｎ，藏寝级数为Ｌ，弼敬爱共生瘫阵曲定文为８３：获幕个藏囊缎为ｎ（，（ｆ，Ｊ）黼ｎ）的像翥点（ｆ】一ｏ，】，２＋…ｔ０一】）到离开某个固定佼盥占＝（Ｄｚ。ｃ＇）的瓤度墩为ｚ２（，（ｍ．一）一ｆ２）像寨点（船燃ｏ．１，２，…，Ｌ一１）的概甯： ｎ（￡１．Ｚ２）（Ｚ１，Ｚ２—０，１，２，…，Ｌ～１）“）其中ｚｌ、ｚ２势别对应获度共生蜒捧Ｐ的行和到，Ｐ是一十对穆方阵。可见，灰度共生矩薄赛鞒上是灰廑壹方强的接广，羚一霹对获麦缀赫毫方嚣。 ?ｊ５? 万方数据
图像纹理特征总体描述
图像纹理特征总体简述 纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。纹理具有三大标志： ?某种局部序列性不断重复； ?非随机排列； ?纹理区域内大致为均匀的统一体； 不同于灰度、颜色等图像特征，纹理通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息。另外，局部纹理信息不同程度上的重复性，就是全局纹理信息。 纹理特征体现全局特征的性质的同时，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。 在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。
一. 纹理特征的特点 ?优点： ?包含多个像素点的区域中进行统计计算； ?常具有旋转不变性； ?对于噪声有较强的抵抗能力； ?缺点： ?当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差； ?有可能受到光照、反射情况的影响； ?从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理； 二. 纹理特征分类 1. 基本说明
第6章 纹理描述与识别
第6章 纹理描述与识别 纹理是图像的重要视觉特征，是物体表面颜色或亮度规律性分布或变化的重要性质。有关纹理的概念在人们心理中自然形成，但很难用确切的语言或文字描述，因而在自然语言中有较少的纹理描述词。目前对纹理虽然没有准确的定义，但数学上的描述已有一些有效的方法，如Tamura 参数、亮度共生矩阵、随机场模型、小波变换等。这些方法试图利用统计、变换、识别等方法，描述纹理的空间、频域和结构性质，因此，纹理的描述方法可分为统计法、频谱法和结构法。纹理识别就是利用各种纹理描述参数识别纹理结构或纹理性质。 6.1 图像纹理的描述方法 6.1.1 Tamura 纹理特征提取 基于人类对纹理的视觉感知心理学研究，Tamura 等人提出了纹理特征的6个特征参数：粗糙度(coarseness)、对比度(contrast)、方向度(directionality)、线像度(linelikeness)、规整度(regularity)和粗略度(roughness)。其中，前三项用的最多，定义如下： 1．粗糙度 粗糙度指图像纹理变化的粒度。当图像的纹理变化间隔较大时，图像给人的感觉比较粗糙；当图像的纹理变化间隔很小时，图像给人的感觉比较细腻，也就是粗糙度较小。粗糙度与图像的分辨率有关，分辨率大，纹理元尺度大，重复次数少，则图像比较粗糙。 粗糙度是纹理最本质的特性，计算方法可以按以下几个步骤进行。 （1）计算图像中每个像素在2k *2k 邻域内的平均亮度，即： ∑∑ -+-=-+-=----= 1221 2221111 2/),(),(k k k k x x i y y j k k j i g y x A 其中k=0,1,2,…,5，g(i,j)是图像中(i,j)点的像素亮度值。 （2）对于每个像素，在水平和垂直方向上分别计算不同尺度的互不重叠的窗口之间的平均亮度差，即： |),2(),2(|),(11,y x A y x A y x E k k k k h k ----+=
Gabor纹理特征
利用Gabor滤波器组提取图像纹理特征 本部分将包含以下四个方面：纹理特征提取方法综述、Gabor滤波器简介、Gabor滤波器组实现纹理特征提取的步骤与实现、存在的问题与改进策略。 1、纹理特征提取方法综述[1] 纹理没有准确的定义，但对纹理认识的共识是：①纹理不同于灰度和颜色等图像特征，它通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息；②局部纹理信息不同程度的重复性，即全局纹理信息。 按照纹理特征提取方法所基于的基础理论和研究思路的不同，并借鉴非常流行的Tuceryan和Jain的分类方法，将纹理特征提取方法分为四大家族：统计家族、模型家族、信号处理家族和结构家族。 统计家族的方法是基于像元及其邻域的灰度属性，研究纹理区域中的统计特性，或像元及其邻域内的灰度的一阶、二阶或高阶统计特性；在模型家族中，假设纹理是以某种参数控制的分布模型方式形成的，从纹理图像的实现来估计计算模型参数，以参数为特征或采用某种分类策略进行图像分割，因此模型参数的估计是该家族方法的核心问题；信号处理的方法是建立在时、频分析与多尺度分析基础之上，对纹理图像中某个区域内实行某种变换后，再提取保持相对平稳的特征值，以此特征值作为特征表示区域内的一致性以及区域间的相异性；结构家族的方法基于“纹理基元”分析纹理特征，着力找出纹理基元，认为纹理由许多纹理基元构成，不同类型的纹理基元、不同的方向及数目等，决定了纹理的表现形式。信号处理家族的方法从变换域提取纹理特征，其他3个家族直接从图像域提取纹理特征。各个家族的方法既有区别，又有联系。 利用Gabor滤波器组提取图像纹理特征，如图所示，可以归结为信号处理家族中小波方法的一个分支。
基于颜色特征的图像检索
基于颜色特征的图像检索
摘要 随着多媒体及网络技术的发展，互联网中的图像等多媒体信息的数量在迅速增加。如何在庞大的多媒体数据资源海洋中搜索到自己所需要的图像，随之成为一个函待解决的问题。近年来基于内容的图像检索技术己经成为了研究的热点，该技术具有传统文本检索方式所无法比拟的优越性，目前已被应用于多媒体通信、生物识别、知识产权保护等方面，具有广阔的发展前景。 本课题设计了基于颜色特征的图像检索系统，该系统主要包括两个关键步骤：颜色特征的提取和相似度匹配。本文中首先采用应用广泛的HSV颜色空间来表示图像的颜色特征，对颜色分量进行非等间隔量化形成特征矢量；然后用欧式距离度量函数进行图像的相似性匹配；最后在MATLAB平台下编程实现了基于颜色特征的检索系统。根据用户输入的样本图像与图像库中的图像进行特征匹配，找出与样本图像距离比较小的若干幅图像，并按照图像之间的距离由小到大的顺序显示给用户。 关键词：图像检索；直方图；颜色特征；MATLAB I
ABSTRACT With the development of multimedia technology, In Internet the number of images and other multimedia information in the rapidly increasing. How to locate the useful image in the vast multi-media is a great technology problem. In recent years, Content-based image retrieval has become a research focus, the technology has the superiority which the traditional text retrieval methods can not match.It has been widely used in multimedia communications, biometrics, intellectual property protection and so on, and has broad prospeets for development. This topic is designed based Color Image Retrieval System, which includes two key steps: color feature extraction and similarity matching. In this article was first used widely HSV color space to represent color feature image. We carried out color components quantification of non-interval to form feature vector; Then use the Euclidean distance metric function to match the similarity function of the image. Finally, this system should be implemented under the platform of the MATLAB by programming. Under user input sample image to conduct feature matching with image which in library images. In this system, It also can identify the images that have a short distance to the sample images, And in accordance with the distance between the images displayed to the user in the order from small to big. Keywords：Image Retrieval；Histogram Algorithm；Color Features；MATLAB II
图像特征提取总结
图像常见xx方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点： 颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。 一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。 由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的xx与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于： 它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于： 它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间： RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：
直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。 在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于： 图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是： 将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。 （5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点： 纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行
基于内容的图像检索技术
第二部分 基于内容的图像检索技术 近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界的数字图像的容量正以惊人的速度增长。无论是军用还是民用设备，每天都会产生容量相当于数千兆字节的图像。这些数字图像中包含了大量有用的信息。然而，由于这些图像是无序地分布在世界各地，图像中包含的信息无法被有效地访问和利用。这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。自从20世纪70年代以来，在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。数据库和计算机视觉两大领域是从不同的角度来研究图像检索技术的，前者基于文本的，而后者是基于视觉的。 基于文本的图像检索技术（text-based image retrieval）的历史可以追溯到20世纪70年代末期。当时流行的图像检索系统是将图像作为数据库中存储的一个对象，用关键字或自由文本对其进行描述。查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，有些系统的检索模型还是有词典支持的。另外，图像数据模型、多维索引、查询评价等技术都在这样一个框架之下发展起来。然而，完全基于文本的图像检索技术存在着严重的问题。首先，目前的计算机视觉和人工智能技术都无法自动对图像进行标注，而必须依赖于人工对图像做出标注。这项工作不但费时费力，而且手工的标注往往是不准确或不完整的，还不可避免地带有主观偏差。也就是说，不同的人对同一幅图像有不同的理解方法，这种主观理解的差异将导致图像检索中的失配错误。此外，图像中所包含的丰富的视觉特征（颜色或纹理等）往往无法用文本进行客观地描述的。 90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。为克服这些问题，基于内容的图像检索技术（content-based image retrieval）应运而生。区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术自动提取每幅图像的视觉内容特征作为其索引，如色彩、纹理、形状等。此后几年中，这个研究领域中的许多技术发展起来，一大批研究性的或商用的图像检索系统被建立起来。这个领域的发展主要来归功于计算机视觉技术的进步，在文献[]中有对这一领域的详细介绍。 应该认识到，基于内容的图像检索系统具有与传统基于文本的检索系统完全不同的构架。首先，由于图像依赖其视觉特征而非文本描述进行索引，查询将根据图像视觉特征的相似度进行。用户通过选择具有代表性的一幅或多幅例子图像来构造查询，然后由系统查找与例子图像在视觉内容上比较相似的图像，按相似度大小排列返回给用户。这就是所谓的通过例子图像的检索（query by image example）。另外，基于内容的检索系统一般通过可视化界面和用户进行频繁的交互，以便于用户能够方便地构造查询、评估检索结果和改进检索结果。 下图表示了基于内容的图像检索系统的体系结构。系统的核心是图像特征数据库。图像特征既可以从图像本身提取得到，又可以通过用户交互获得，并用于计算图像之间的相似度。用户和系统之间的关系是双向的：用户可以向系统提出查询要求，系统根据查询要求返回查询结果，用户还通过对查询结果的相关反馈来改进查询结果。图中还标出了基于内容的图像检索中的一些关键环节： 1) 选择、提取和索引能够充分表达图像的视觉特征。
毕业设计(论文)-基于颜色特征的图像检索方法研究与实现
本科毕业论文 (科研训练、毕业设计) 题目：基于颜色特征的图像检索 方法研究与实现 姓名： 学院：信息科学与技术 系：计算机 专业：计算机 年级：2004 学号：04120074 指导教师（校内）：职称：教授 指导教师（校外）职称： 年月日
基于颜色特征的图像检索方法研究与实现 【摘要】本文介绍了一个基于改进的加权颜色直方图的图象检索系统。 本系统通过将基于改进的加权的局域颜色直方图的图像检索方法和全局直方图的图像检索方法相结合，提高查全率和查准率。其中，基于分块局域直方图的检索方法利用了图像中间部分的重要性，将图像平均划分成3×3个子块，取中间一块的图像，计算其与参考位图相应位置的颜色特征距离，再计算原图的颜色直方图与参考位图的颜色特征距离，分别赋予权值后得出的值就是图像之间内容的相似程度。本文引入欧氏距离的相似性度量方法实现图像检索。实验表明，该方法具有较好的查全率和查准率。 【关键字】图像检索，颜色特征，颜色直方图，相似性度量方法
CONTENT-BASED IMAGE RETRIEV AL SYSTEM LEARN AND REALIZATION ABSTRACT This image retrieval system is based on a improved weighted color histogram. With combining the improved image retrieval algorithem of based on the weighted central-block color histogram and the image retrieval algorithem of overall histogram, the recall rate and the rate of search is improved . Using the importance of the image of the middle part, the retrieval method based on the block local histogram divide a picture into an average o f 3 × 3 sub-blocks. Choose the middle one , calculate the colour feature distance between the middle block of original image and the middle block of reference image .Then calculate the colour feature distance between the original image and reference image. Weighted with fixed value , we can get the similarity between them. We introduce the Euclidean distance measurement methods to achieve similar image retrieval. The experiments show that the method has a better recall rate and the rate of search. Keywords: Image Retrieval, features of color,color histogram, similar methods of measurement