4-基于内容的图像检索
基于内容的图像检索
基于内容的图像检索
基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR），也称为内容视觉检索，是一种能够从图像库中自动找到和用户提供的图像或者用户视觉描述相似的图像的技术。
它可以利用图像中存在的特征和类别，进行快速准确的信息检索。
基于内容的图像检索的原理是，首先将图像进行处理，形成和其中的特性相关的特征向量，然后将提取到的特征向量传入到模型中，计算和检索图像之间的相似性，从而进行图像内容检索。
基于内容的图像检索技术有很多优势，包括精确性和可处理信息量大等特点。
相比于表面检索技术，基于内容的图像检索技术不仅可以检索出更高质量的图像，还可更好地提高搜索效率。
此外，基于内容的图像检索技术还可以根据不同的图像特征，进行更加详细和准确的检索，从而实现更快的检索速度。
基于内容的图像检索技术的典型应用是基于用户上传的图像或口头描述，进行图像模糊检索或类似图像检索，从而使用户能够快速检索到自己想要的内容信息。
同时，基于内容的图像检索技术还可以用于商业图像检索、监控视频搜索等多种不同的任务。
总的来说，基于内容的图像检索是一种发展很快的技术，它已经被广泛应用在信息检索、图像检索、人工智能等方面。
它能
够提高信息检索的准确性和效率，为用户提供快速、准确、全面的搜索服务。
基于内容的图像检索关键技术
③ 颜色聚合向量 。它是颜色直方 圆的一种演变 。对传统 的全局 颜色直方图做细致分类 ．以描述颜色空问的分布特征。其主要思 想是 将属于 直方 图每—个ｂ 的像素进 行分为两 部分 ：如果ｉｏ 内的某些 ｉ ｎ ￣ｉ ｎ 像素所 占据的连续区域的面积火于给定的阈值 ，强该区域内的像 素作 为聚合像 素 ，否则作为非聚合像 素。例如 ： ｎ 与 Ｂｉ ｉ 分别代袭直方图
技术的研 究发展方向 。 １ 基于内容的图像检 索技术的概念及基本工作原理
主要采川ｉ Ｉ像理解技 术得到 的视觉特征 （ 酊立割 如颜色 、纹理 、形状 、 空 位置关 系等 ） 来进行描述 。 （ 】 １ 颜色特征的提 取＝颜色是描述 图像内容的最直接的视觉特 征之 一 ，利． Ｉ 颜色特征 来检索是一种常，的方法 。颜色特征也是 叫室 像 Ｈ 在Ｉ像检索 中应 用最 为广泛 ，主要原Ｉ在于颜色往往和ｌ像中的物体 璺 Ｉ 鲴 和场景有着密切的联系 。在ｌ 象 索中 ， 用的 颜色特征有 ： 璺 检 ¨ 常
南 缸科 技 ２ １年第４ ０１
技 术 创 新
基 于 内容 的 图像 检 索关 键技 术
陈 仕 先 尹 丹
（ 州师范人学职业技 术学院 ） 贵 摘 要 随着数 据库 、 多 媒体 、Ｉｃ ｅ Ｉ ｍ ｔ 术的迅猛发展 ，越 来越 多的图像 数据 已 人们广泛应用 如何快速有效地 实现 图像检 １ ｔ 等技 被 索 ，已成为 当前数字 图像领域急需 解决的 问题 。基 于内容的 图像检 索已成 为国内外研 究的热点之 一 文章 简要 彳 绍了基 于内容的图像 卜 检紊技术的概 念及其 工作原理 ，重． 最描述 了基于内容的图像检 索的几项关键技 术… 图像特征的提取、 匹配及相似检索技 术： ． 关键词 基 于内容 图像检 索 关键技术
基于内容的图像检索系统设计
基于内容的图像检索系统设计摘要：随着多媒体技术的发展，传统的基于文本的信息检索技术已经不能满足需求，基于内容的图像检索技术成为当今的研究热点。
图像的特征提取，相似性匹配是基于内容图像检索系统设计的关键技术。
本研究在对图像检索关键技术研究的基础上，利用Visual Basic程序设计语言和Access数据库实现图像数据库的建立和检索。
结果显示，所设计的基于内容的图像检索系统可以有效地利用图像的颜色、纹理特征从图像数据库中检索出相似的图像。
关键词：颜色；特征提取；纹理；基于内容图像检索1 图像数据库的建立Access是由微软发布的关联式数据库管理系统，常被小型企业、大公司的部门和开发人员专门用来制作处理桌面系统。
具有存储方式简单，界面友好，处理多种数据信息，支持广泛，易于扩张等特点。
因此，本研究利用access来建立小型的图像数据库。
Data控件是Visual Basic提供的用来执行大部分数据库访问操作。
能自动处理一些事件包括空记录集，添加新纪录，编辑和更新现有纪录，处理某些类型的错误。
图像数据是图像元灰度值的纪录，以行列数据矩阵表示，一般信息量比较大。
直接读取图像的信息存入数据库中，不但增加了数据库的容量，而且增加了计算机的负担。
经研究发现，建立图像地址库，可有效提高计算机的计算效率。
当需要提取图像时，再根据图像的地址，对图像进行检索，平时，只需对图像的基本信息进行管理。
数据库的基本功能包括:增加删除图像、图像统计、图像的显示等。
2 关键技术问题基于内容图像检索系统的5个基本组成部分中，用户接口和图像查询模块由Visual Basic编程实现。
要求用户接口界面直观易懂、交互性较好，图像查询模块能提供多种查询方式。
有效的特征提取和特征匹配技术对图像检索系统的实现至关重要。
要求一方面降低数据处理量，另一方面提高匹配精度。
2.1 图像特征提取2.1.1 直方图特征颜色的模型有RGB、HIS、YUV模型等。
基于内容的图像检索技术综述
矩阵 分析法 、马 尔可夫分 析法 、多 Ｒ鹰 向回 ９ １ＭＲＳＡ Ｒ 模型以及 遗传算法 等。 － Ｔ ｍｕ ａ等从人类感知心理 学的角度提 出 ａ ｒ （Ｉ）基 于颜 色特 征 的检 索 纹理的 ６种视觉特性 ：粗纹度、对比 度、 颜色特 征是 图像最 直观而 叫 硅的特 征，一 啦采 用直方 图来描述 。颜 色直 方 方向性 线性 度 ，规则 度和粗糙 度。 该 纹理特 征表示 具有 实际 的视觉意 义 ，可 圈是 表示 图像 中颜 色 ＂巾 的 一种 方法 以 为 图像检 索提 供更 好的 用 户交 互性 。 它的横轴 表示 颜 色等缎 ．纵轴表 示扯 某 同时 ，南于 纹理 很少 能提 供 语义 信息 ， 个颤色等级 上具有该颜 色的溆素在 整幅 描述 比较 困难 。因此通 常作 为检索过 程 图像 中所 占的比侧 ，直方 图颜 邑空 间巾 的 辅助 手 殴或 者和其 他特 征 结合 使 用 的每一个刻度表示了颜色空 间中的一种颜 冉 对纹理的榆索都采用示例查询（ ｅｙ 殳 ｑｕ ｒ 色 。采用直 方图 计算圈像 问的 十 似性 比 日 Ｂ ｘ ｍＩ ） ｙ Ｅ ａ Ｊ 方式。用户给 出示例的垒部 ｌ ｅ 较简 单 ，但 它不能 反映 图像中 对象的 空 或部 甜区域 特 征 ，从而 找到 类 似图 像 间特 征 直方 图交叉的丰 似性 度量最 早 目 是 由 Ｓ ｉ 和 Ｂａｌｄ 于 １ ９ 年 提 出 的 ， ｗａｎ ｌ ａ ９１ 另外 为 丁缩 小纹理 的查找范 围 ，还可 所有的基于直方图的｛ 似性度量都是基于 以考察纹 理的 颜 色特 征， 以便把检 索空 目 间缩 小刊 某个 颜色范 围。 选种 概念 的 ，改进的 度量 包括 直 方圈的 （ ４）基于图像 的语 义特征的 检索 累加 测量 ，以 致在 直方圈的 相似性 度盛 现行的商用系统通常采用关系型数据 时加八窀 间位置信息和基于区域的颜 邑查 库 ，这些 系统 巾图 像的属性 包括 图像来 询。颜 色的检索 一般 应用于 色彩较 为丰 源 拍摄时 间和地 点、蝶 介类 型，分辨 富 的 自然 圈最的检 索中 。 率 、输 八设 备、压缩 方式 以及与 图片相 （ ｝ 基 于 形 状 特 征 的 检 索 ！ 和颜 色 纹 理相 比 形状特 征 显得 关的注 释信息 ，注 释信息 对于 用户来说 是非 常 自然 的描述 ，这些特 征 都属于 图 更 为直观 ．ｆ 且便 于 交互描 述 。 同时 ． 像的 语 义特征 。 般 的 图 豫 ，很 少 是 单颜 色 或 单纹 理 目前图像检索的 主要障碍是难以描述 的 ，昕以 用颜 色或纹 理进 行描 述时 ．往 斟像 的语 义信息 ，在此 背景 Ｆ提出 了一 往需 要甜匠域 ，这就 必然 要求颜 色或纹 种根据相关图像的语义和图像之间的语丑 理特 征与 形状 特征相 结合 。所 以形状特 关 系．反映 Ｉ的 图像语 义的方 法。 围像 ｇ ｌ 征庄 图像 检索过程 中显得十分 必要 之间的语 义关 系通过语 义链表 示， 多种 采用 眩特征进行检索时 ，Ｊ 通过勾 ｆ ＝ ｊ 类 型的语 殳链构 成基于语 义链 的图像 网 勒圈像的形状 或轮 廓．从圈缴库中检索出 二 形状粪似的图像；基 ］此特征的检索方法 络 。基 ］语 义链 的推理 规则主要 用干辅 二 助 智能 图像检索 ，基 于语义的 图像检 索 有两种：１分割 图像经过边缘提取后 ， ） 得到 方法 和传统方 法相比具 有以下特点 ： 目标图像的轮廓线．针对这种轮廓线进行 １】检索 结果 不是孤立 的图像列 表． 的形状特 捡素。２ 直接针对图形寻找适 ） 而 是基于语 义的相 关图像或 图像碎片的聚 当的矢量特征 用于检索算法 但处理这种 合 ｛ 结构化枪索更为复杂． 需做 更多的预处理 。 ２ ）用ｐ可以根据 语义链确定的路径 【 ３ １基干 纹理特征的检索 湖 览图 像 ，并进 行推 理 。 纹理是 所有事 物表 面固有 的 一种特 现阶段 ，基千语义的 Ｗｅ ｂ图像检索 性 ，也是 图像检索 中一 个重要 而 叉难以 方法已经在情启 网格和知识网格 平台得到 ， 描述 的特 性。 图像可 以看成是 同纹理 实现 ，正 交的语义空 间进 一步提 高 ｒ翻 区域的组 合 ．纹 理通 常定 义为 图像 的 某 像检 索的效果 和智能 性。 种局部性 质 ，或是对 局部 域 中像素之 间关 系的一种 度量 。纹理 特征可 阳来 甜 图像中的空间信息进行 一定程度的定量描 下转 摹 １ ６ 页 ２ 述。纹 理统计特 征分 析方 法主要有 共生 图像帻索 。
基于内容的图像检索技术概述
色 量 化 方 法 并 在此 基 础上 提 出 了 一 种基 于 颜 色 一 空 间 特 征 的 检 索 方法 。 文献【】 出一种通过提取颜 色特征 、 ７中提 灰度特征 ， 获取 图像物 体 的形状 和空间特征 ， 使检索结果 不受 图像大小 、 旋转和轻微的光 照变 化 的 影 响 ， 显 改 善 了检 索 结 果 。 明 （） ２颜色相关 图。 颜色相 关图是用颜色对相对于距 离的分布来 描述信 息 ， 不但 刻画了某 一种颜 色的像 素数量 占整个图像的 比例 ， 还反映 了像素对的空间相 关性 ， 以及局部像素分布和总体像素分布 的相 关 性 ， 且 特 征 范 围小 ， 果 好 ， 点 是 计 算量 太 大 。 并 效 缺 （） ３颜色矩 。 色矩 ￣Ｓｒ ｋ ｒ ｒｎ ｏ 颜 ｔｔｉ ｅ和Ｏ ｅ ｇ 所提 出， 颜色直方 图 ｃ 在 的基础上计算 出每个颜色通 的均值 、 方差 、 偏差 ， 来替代颜色的分布 表示颜色特征 ， 需对 特征进行量化 ， 理简单 。 无 处
形 状 图像检 索技 术 的 主要 方 法 ， 论 了性 能 评 价 方 法 ， 指 出 了应 用方 向 。 讨 并 关键 词 ： Ｂ Ｒ 颜 色 纹理 形状 性 能评价 方 法 Ｃ Ｉ
．
中 图分 类号 ： Ｐ ９ ．１ 文 献 标 识 码 ： Ｔ３１ ４ Ａ
文章 编号 ：０ ７９ １（０ ２０ － １９０ １０ —４ ６２ １） １ ５ －２ ０Leabharlann ２２纹理 特征 检 索 ．
纹 理 是 图像 中一 个 重 要 而 又难 以描 述 的特 性 ， 习惯 上 将 图像 在 局 部 区域 内呈 现 不 规 则 性 ， 而在 整 体 上 却 表 现 出某 种 规 律 性 的 特 性 称为纹理 。 描述 纹理特征 的术语有粗糙度 、 比度 、 对 方向性 、 线性度 、 规 则 度 、 略 度 ） 。 述 纹 理 特 征 的 方 法 有 统 计 法 、 型 法 、 析 粗 等 描 模 分 法、 频谱法 。 （） １统计法 。 用于分析像 木纹、 沙地 、 草坪 等细致而不规则 的物 体 ， 图像有 关纹理 属性的统计分析出发 ， 从 根据纹理 的空间灰度 级 相关性 ， 构造出一个基于图像像素间方向和距离的共生矩 阵， 并提 取 出特 征 与 参 数 间 的 关 系 。 （） ２结构法 。 用于分析像 布料的 印刷 图案 或砖瓦等排列 比较 规 则的图案， 找出纹理基元 ， 去探求纹理 构成 的结构规律 ， 根据纹理基 元及其排列 规则来描述特 征与参数间的关系 。 （） ３模型法 。 用一些 成熟的 图像模型 来描 述纹理 ， Ｉ ｒ ｏ 模 ￣ Ｍａｋ ｖ 型 、 ｒｃａ模 型 、 尔 科 夫 随 便 机 场 、 回 归模 型 等 ， 过 少 量 的参 Ｆ ａｔｌ 马 子 通 数来描述纹 理特征 。 （） ４频谱法 。 主要借 助于频率特性来描述纹理 ，Ｈ ａ ｏ变换 、 ？Ｇ ｂ ｒ ￣ 小 波变换法 ， 但是计算速度慢。 纹理特 征检索 的具 体过程 是先提取 纹 理特征 ， 据特征对图像进行分割和分类 ， 户一旦选中相近的纹 依 用 理形式 ， 系统则要求用户适 当调整纹理 特征 ， 如对 比度 “ 再暗一些 ” ， 从 而 返 回 更 精 确 的检 索 结 果 。
基于内容的图像检索综述
颜 色 是 图 像 检 索 中最 先 被 采 用 的 特 征 ． 主要 方 法 有 ： ①
关键 词 ：Ｃ Ｂ Ｉ Ｒ
颜 色 纹 理 形 状
语 义
随着 现 代 通 信 技 术 和 多媒 体 技 术 的发 展 及 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 的 广 泛 普及 ， 数 字 图 像 的 数量 出现 了急 剧 增 长 。 如 何从 这些 海 量 的图 像数 据 中快 速 有 效 地 找 出需 要 的信 息 ，是 一 个 非 常 有 理 论 价 值 和 实 际 意义 的课 题 。 实 际上 ， 图像 检 索 已经 成 为 目前 国 内外 的一 个研 究热 点 。 从 图像 检 索 发 展 的 历程 来 看 ， 主要 经 历 了两 个阶段 ： 基 于文 本 的 图 像 检 索 和基 于 内容 的 图 像 检 索 。 传 统 的基 于 文 本 的 图 像 检 索 技 术 是 通 过 关 键 字 或 自由 文 本 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 。 基 于文 本 的 图像 检 索 方 式 简 单 、 易于理解 ， 但 检 索 时 要 指 明文 本特 征 由 于 人 工 注 释 图像 的主 观 性 和 不 准确 性 等 弊端 ， 因此 这 种 传 统 的 图 像 检 索 方 法 并 不 能 满 足 用 户 的 需 求 。 相 对 于 基 于 文本 的 图像 检索 技 术 来 说 ，基 于 内容 的 图像 检 索 实 现 了 自动 化 、 智能化的图像检索和管理 ， 主要 利用 了 图像 中 的一 些 可 视 化 信 息 ， 如颜 色 、 形状、 纹 理 等 信 息 作 为 检 索 的途 径， 从 而提 高 了检 索 的效 率 和 准 确 性 ， 因 此 得 到 越来 越 多人 的
简述基于内容的图像检索技术
简述基于内容的图像检索技术基于内容的图像检索技术是一种利用图像的视觉特征，通过计算机技术进行图像匹配和相似度计算，从而实现高效的图像检索。
它可以帮助用户快速地查找到需要的图片，也可以为图像分析和计算机视觉领域的研究提供支持。
本文将详细介绍基于内容的图像检索技术。
一、图像特征提取图像特征提取是基于内容的图像检索技术的核心步骤，其目的是从图像中提取出代表其内容的特征。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征、边缘特征等。
其中，颜色特征是最为常用的特征之一，它可以通过统计图像中各像素的颜色分布来提取颜色特征。
二、相似度计算相似度计算是基于内容的图像检索技术的关键步骤，其目的是计算待查询图像和数据库中图像之间的相似度。
常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。
其中，余弦相似度是最为常用的相似度计算方法之一，它可以用于计算图像之间的相似度。
三、图像检索算法基于内容的图像检索技术采用不同的算法进行图像检索，其中最常用的算法包括基于特征的检索算法和基于深度学习的检索算法。
基于特征的检索算法主要利用图像的视觉特征进行相似度计算和图像匹配，例如SIFT、SURF等算法。
基于深度学习的检索算法则是利用深度神经网络对图像进行特征提取和相似度计算，例如基于卷积神经网络的图像检索算法。
四、图像检索应用基于内容的图像检索技术在许多应用领域都得到了广泛的应用。
例如在电商领域，可以利用图像检索技术实现商品搜索和推荐；在娱乐领域，可以利用图像检索技术实现图像搜索引擎和相册管理；在医学领域，可以利用图像检索技术实现医学图像检索和诊断等。
五、图像检索的挑战基于内容的图像检索技术还面临着一些挑战。
其中最主要的挑战是图像的复杂性和多样性。
不同的图像可能存在着相同的特征，而相似的图像可能存在着不同的特征。
此外，图像的噪声、失真等因素也会影响图像检索的效果。
六、总结基于内容的图像检索技术是一种通过计算机技术实现高效的图像检索的方法。
基于内容的图片检索研究的开题报告
基于内容的图片检索研究的开题报告
一、研究背景
随着互联网的快速发展，图片搜索已成为一种普遍的在线活动。
然而，当前的基于文本的图片搜索已经无法满足用户对图片搜索的需求，
因为文本作为一种语言表达方式，不足以完整、准确地描述一张图片的
特征和内容。
内容感知图像检索技术能够有效地解决这个问题，它通过
识别和提取图像中的视觉特征，实现基于内容的图片搜索和检索。
二、研究目的
本研究旨在探究基于内容的图片检索技术，通过相关算法的实现，
验证基于内容的图片检索技术在实际应用中的可行性和有效性，为图像
检索领域的研究提供新思路和新方法。
三、研究内容
（1）图像特征提取技术的研究与探讨
目前，常见的图像特征包括颜色、纹理和形状等，因此在本研究中，将重点研究并比较这几种特征提取技术的优缺点和适用范围，以确定基
于内容的图片检索技术的特征提取方法。
（2）图像相似性度量技术的应用和研究
为了实现基于内容的图片检索技术，需要构建图像的特征向量，并
通过相似性度量技术计算不同图像之间的相似性，判断其是否匹配。
因此，在本研究中将探讨和实现图像相似性度量技术的应用。
（3）基于内容的图片检索算法的设计与实现
通过对图像特征提取技术和相似性度量技术的研究，本研究将设计
并实现基于内容的图片检索算法，并对算法的实现效果和性能进行实验
和评估。
四、研究意义
本研究旨在探讨和实现基于内容的图片检索技术，是图像检索领域的重要研究方向。
研究结果将在实际应用中具有广泛的应用价值，能够满足用户对于图片搜索的需求，同时也能够为图像检索领域的研究提供新思路和新方法。
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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@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？●查询方式✓利用采样图像：选择图像数据库中的图像✓利用范例图像：来自图像库之外，用户自己提供✓利用局部图像：先提取图像区域，再利用该图像区域检索；或利用不同图像的不同区域的拼图✓利用绘制图像：用户绘制出来的图作为查询图像，描述用户的检索目标或场景草图：简单的素描，用户期望的目标形状绘画：用颜色描绘图像区域及区域的空间分布✓……例1——山水图像查询例子每页12幅/第1页/共5页每页12幅/第2页/共5页每页12幅/第3页/共5页每页12幅/第4页/共5页每页12幅/第5页/共5页●现有系统✓QBIC✓Virage✓Photobook✓VisualSEEK✓MARS✓…基于内容的图像检索基于内容的图像检索●QBIC(Query By Image Content)✓IBM研制开发✓支持图像例子、绘制草图或定制图像特征模板来检索图像库✓颜色使用RGB,YIQ,Lab和MTM颜色空间✓纹理使用改进的Tamura表示：粗糙度，对比度和方向性等✓形状特征有目标面积、各阶矩、离心率和主轴方向等✓草图特征，如边界各点的切线方向等✓开发了基于聚类的索引技术●Virage的VIR Image Engine✓类似于QBIC系统✓特色：将特征进行归类，用户查询时可以对特征进行任意组合●Photobook✓MIT媒体实验室开发✓首先根据目标类别划分数据库，3个基本目标是：脸、形状和纹理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？基于内容的图像检索●特征提取(Feature Extraction)✓颜色特征✓纹理特征✓形状特征✓空间关系特征✓……基于内容的图像检索●颜色特征✓颜色空间（也称彩色模型或彩色系统）✓颜色特征表示✓颜色相似度匹配算法颜色特征●颜色空间✓RGB✓CMY或CMYK✓HSI✓HSV:比HSI模型更与人类对颜色的感知接近✓均匀颜色空间模型：MTM，LUV和LabRGB HSV()(()(()()(⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+-+---+--+-=G R G R B R G R R G R H 222arccos 22arccos π()(()B G R G R B G R S ,,max ,,min ,,max -=()255,,max B G R V =颜色特征●均匀颜色空间模型✓从图像处理的角度，对颜色的描述应该与人对颜色的感知越接近越好✓从视觉感知均匀的角度，人所感知到的两个颜色的距离应该与这两个颜色在表达它们的颜色空间中的距离越成比例越好✓如果在一个颜色空间中，人所观察到的两种颜色的区别程度与该颜色空间中两点间的欧式距离对应，则称该空间为均匀颜色空间✓典型的例子：MTM,Luv和Lab颜色特征●颜色特征表示✓统计直方图✓累积直方图✓颜色布局✓颜色分块统计直方图：()k p =0 1 2 3 4 5 6 70.30.20.100.150.250.10.150.1累积直方图：()∑=i k I 0 1 2 3 4 5 6 70.60.40.200.81.00.150.40.50.650.75颜色特征●颜色布局✓MPEG-7中建议了一种颜色布局描述符(color layout)✓表达颜色的空间分布信息●颜色布局算法✓将图像从RGB空间映射到YCbCr空间：BGRCrBGRCbBGRY⨯-⨯-⨯=⨯+⨯-⨯-=⨯+⨯+⨯=081.0419.0500.0500.0331.0169.0114.0587.0299.0颜色特征●颜色布局算法✓将整副图像平均分成64块，计算每一块中所有像素各颜色分量的平均值，以此作为该块的代表颜色（主颜色）✓将各块的平均值数据进行DCT变换✓通过之字形扫描和量化，取出3组颜色DCT变换后的低频分量，构成该图像的颜色布局描述符颜色特征颜色相似度匹配算法1.直方图相交法2.欧式距离3.距离法4.中心矩法5.参考颜色表法颜色特征1、直方图相交法令和分别为查询图像Q和数据库图像D 的（某一）特征的统计直方图，则两图像之间的相似值为()k H Q ()k H D (){∑∑-=-==1010min ,L k L k H D Q P 距离为：(Q P d L 11-=颜色特征1、直方图相交法如果用HSV直方图表示每幅图像，则两幅图像Q和D 的直方图交表示为：(){(⎩⎨⎧=∑∑∑∑∑∑H S VQH S VHHDQPmin min,(){∑∑∑∑∑=H SH S VHDQP min,直方图相交法的缺点：思考题Bin-By-BinBin-Across-Bin颜色特征2、欧式距离法()[∑-==10,L i QE H D Q P 加权的欧式距离法()[∑-==10,L i iw H W D Q P ()⎩⎨⎧=1i H W Q i H H Q Q颜色特征3、距离法为减少计算量，可借助直方图的均值来粗略地表达颜色信息。
如果图像用R，G，B三个分量表示，则图像的特征向量由这三个分量的均值组成[G R f μμ,=此时图像Q和D的相似值为()()-=D Qf fD Q P 2,颜色特征3、距离法MPEG-7中建议的颜色布局描述符在匹配时使用了类似的距离公式()(()∑∑-+-=iD i Qi Cbi D i Qi Y Cb CbW Y YW D Q P 2,,,,,W为权重，Y i ,Cr i ,Cb i 为各个分量的第i个DCT系数颜色特征4、中心矩法✓对直方图来说，均值是其零阶矩，更高阶的矩也可用于匹配✓对一幅灰度级为L的图像，其直方图为H(i),则该图像的前三阶中心矩分别为131211111⎢⎣⎡=⎢⎣⎡==∑∑∑-=-=-=L i L i L i LML MHLM颜色特征4、中心矩法对彩色图像，用表示图像Q和D的3个分量R,G,B的直方图的i(i≤3)阶中心矩，则它们之间的匹配值为QR i M ,()()∑∑==+-=3312,,,i G i DR i QR i R W M M W D Q P 如果彩色图像用3个分量H,S,V来表示，也可用类似方法计算颜色特征5、参考颜色表法✓距离法太粗糙，直方图相交法计算量太大✓折衷的方法：将图像颜色用一组参考色表示,这组参考色应能覆盖视觉上可感受到的各种颜色✓参考色的数量要比原图的少，可得简化的直方图，所以匹配的特征向量是[]n r r r f ,...,,21=r i 是第i种颜色出现的频率，n是参考颜色表的尺寸颜色特征5、参考颜色表法加权后的查询图像Q和数据库图像D之间的匹配值为()(-=D Qf fWD Q P ,⎩⎨⎧=1,Qi i r W r 当当基于内容的图像检索●纹理特征✓概述✓纹理表示✓纹理距离度量举例基于内容的图像检索砖墙木头水布乱草树叶基于内容的图像检索●纹理概述✓描述图像时常用的一个概念，类似于颜色，也常取决于感知✓对纹理的感受是与心理效果相结合的，所以用语言或文字来描述纹理很困难✓类似于布纹、草地、砖墙等重复性结构的图像称为纹理图像基于内容的图像检索●纹理概述（续）✓纹理可认为是灰度(颜色)在空间以一定的形式变化而产生的图案（模式）✓一般来说，纹理图像中灰度分布具有某种周期性，即便灰度变化是随机的，它也具有一定的统计特性✓纹理通常和图像频谱中的高频分量是密切联系的，光滑的图像（主要包括低频分量）一般不认为是纹理图像基于内容的图像检索●纹理表示✓Tamura表示法✓联合概率矩阵表示✓小波表示✓……基于内容的图像检索●Tamura纹理表示法✓对比度、粗细度和方向性是描述纹理的3个量✓利用这3个量可组合成一个3-D空间✓在这个3-D空间中，两点间的欧式距离与人对纹理感知的差距很接近●对比度(contrast)✓依赖于像素的灰度分布，它可测量图像中局部的灰度变化，也常用作对图像整体感知的一种描述✓一般来说，图像的对比度与图像灰度的动态范围及图像中边缘的尖锐程度都有关其中，是图像灰度的标准方差，的4阶中心矩=contrast σ●粗细度(contrast，也叫粗糙度)✓测量纹理的间隔尺寸/粒度✓与图像的分辨率有关，分辨率大则纹理比较粗，即组成纹理的元素尺寸比较大其中，窗口尺寸是最大化，k的取值在0到5之间=mn coarseness 1k 2⨯()∑ij kj i f 22/,基于内容的图像检索●方向性(directionality)✓是一个全局的纹理特征，它描述纹理是如何沿某些方向散布或集中的✓一般来说，方向性与纹理基元的形状以及如何将这些纹理基元排列的规则有关基于内容的图像检索●联合概率矩阵表示✓在70年代早期，Haralick等提出了纹理特征的联合概率矩阵表示。
这种方法考察了纹理在灰度级空间中的相关性✓首先基于像素间的距离和方向建立联合概率矩阵✓然后从联合概率矩阵中提取出有意义的统计量作为纹理描述基于内容的图像检索●小波表示✓Smith和Chang等提出用小波子带的统计量（均值和方差）作为纹理表示✓对112幅Brodatz纹理图像的表示中达到了90%的准确率。