基于HSV颜色直方图的图像检索算法性能分析
基于颜色分布的图像检索技术的算法描述
基于颜色分布的图像检索技术的算法描述摘要计算机图像数码技术与互联网技术飞速发展的结合,使人们越来越多的接触到大量的图像信息。
如何从浩瀚的图像数据库中快速、准确的找出自己所需要的图像,已经成为一个受到广泛关注的研究课题,并成为数字化图书馆等重大研究项目中的关键。
从20世纪70年代开始,有关图像检索的研究就已开始,当时主要是基于文本的图像检索技术,利用文本描述的方式描述图像的特征,如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。
到90年代以后,出现了对图像的内容语义。
本文对基于内容的图像检索作了相关探讨。
关键词图像检索技术;数据库;计算机图像数码技术计算机图像数码技术与互联网技术飞速发展的结合,使人们越来越多的接触到大量的图像信息。
如何从浩瀚的图像数据库中快速、准确的找出自己所需要的图像,已经成为一个受到广泛关注的研究课题,并成为数字化图书馆等重大研究项目中的关键。
目前,已经有不少的搜索引擎提供网络图像的检索服务,如Google、Ditto、Ixquick、Mamma、百度等。
从20世纪70年代开始,有关图像检索的研究就已开始,当时主要是基于文本的图像检索技术(Text-based Image Retrieval,简称TBIR),利用文本描述的方式描述图像的特征,如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。
到90年代以后,出现了对图像的内容语义,如图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术,即基于内容的图像检索技术(Content-based Image Retrieval,简称CBIR)。
CBIR属于基于内容检索(Content-based Retrieval,简称CBR)的一种,CBR中还包括对动态视频、音频等其它形式多媒体信息的检索技术。
在检索原理上,无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索,主要包括3三方面:一方面对用户需求的分析和转化,形成可以检索索引数据库的提问;另一方面,收集和加工图像资源,提取特征,分析并进行标引,建立图像的索引数据库;还有一方面是根据相似度算法,计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小,提取出满足阈值的记录作为结果,按照相似度降序的方式输出。
基于颜色直方图的图像检索算法研究
基于颜色直方图的图像检索算法研究一、引言如今，在数字化的时代，图片已经成为信息传播和展示的重要媒体之一。
然而，在大量图片的海洋中，如何快速、准确地搜索所需图片，对于我们来说依然是一个挑战。
图像检索就是一种解决方案，其目标是根据用户提供的检索信息，从图片集合中找到相应图片。
然而，图像检索由于其数据量大、复杂度高等问题而难以实现。
本文将探讨基于颜色直方图的图像检索算法及其实现。
二、图像特征提取在图像检索中，图像特征提取是至关重要的步骤。
一种常用的方法是利用颜色直方图提取图像特征。
颜色直方图是一种从图像中获取颜色信息的直方图表示方法。
为了方便处理，通常将图像颜色分离为若干个离散的颜色区域。
对于一张彩色图像，将其转化为HSV色彩空间，然后对其进行颜色量化，将HSV色彩空间中的颜色映射到离散的颜色区域内，生成颜色直方图。
对于一张图像$I$，颜色直方图可以表示为：$$H(I)=\{\binom{h_1}{w_1},\binom{h_2}{w_2},\ldots,\binom{h_ n}{w_n}\}$$其中，$\binom{h_i}{w_i}$是直方图的一维表示，$h_i$为颜色值，$w_i$为像素数量。
三、图像相似度度量在图像检索中，图像相似度度量是另一个关键步骤。
对于基于颜色直方图的图像检索，可以使用直方图距离（Histogram Distance）作为相似度度量。
直方图距离是一种度量两张颜色直方图之间相似度的方法，其定义为两张颜色直方图之间的Euclidean Distance。
对于图像$I$和$J$：$$d(I,J)=\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}(\binom{h_{i}}{w_{i}}-\binom{q_{i}}{w_{i}})^{2}$$其中，$\binom{h_{i}}{w_{i}}$和$\binom{q_{i}}{w_{i}}$分别为$I$和$J$的颜色直方图中的第$i$个bin的高度。
H-S直方图在图像检索中的应用
H-S直⽅图在图像检索中的应⽤
H-S直⽅图在图像检索中的应⽤
王彦林
【期刊名称】《电脑编程技巧与维护》
【年(卷),期】2016(000)021
【摘要】为了改进普通颜⾊直⽅图只能表征全局颜⾊分布,并受光照等因素影响的缺点,提出了⼀种新的⾊度-饱和度直⽅图.该直⽅图将HSI彩⾊图像模型的H 分量和S分量的中⼼矩作为限制条件,得到⼀组新的图像特征统计信息,形成H-S 直⽅图.将H-S直⽅图应⽤于图像检索算法,实验证明,在保持查全率不变条件下,提⾼了图像查准率.
【总页数】3页(89-90,92)
【关键词】颜⾊直⽅图;⾊度-饱和度直⽅图;图像检索
【作者】王彦林
【作者单位】武汉商学院信息⼯程学院,武汉430056
【正⽂语种】中⽂
【中图分类】
【相关⽂献】
1.三维量化颜⾊直⽅图在彩⾊图像检索中的应⽤ [J], 陈秀新; 贾克斌
2.局部累积直⽅图在彩⾊图像检索中的应⽤ [J], 强振平; 刘辉
3.复杂度直⽅图及其在图像检索中的应⽤ [J], 张超; ⽊拉提·哈⽶提; 刘伟; 童勤业
4.基于图像熵和分块直⽅图的图像检索技术研究 [J], 陈姝颖; 陈雷; 杜萍; 赵⼩芳。
一种基于HSV颜色空间的图像检索技术_宋麦玲
人工智能及识别技术本栏目责任编辑：李桂瑾电脑知识与技术１引言基于内容的图象检索技术是９０年代以来新兴的一项图像检索技术，它融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术，将图像的视觉特征作为特征向量进行提取，然后将示例图像的特征向量与系统中存储图片的特征向量进行相似度比较，按相似度大小排列返回给用户。
基于内容的图象检索技术按照不同的特征向量提取可分为基于颜色的、基于纹理的和基于形状的图象检索。
颜色特征是图像检索中所使用的最直观的视觉特征，它对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小，具有较高的稳健性。
因此基于颜色的图象检索技术是基于内容的图像检索技最常用最基本的方法。
而选取什么样的颜色空间对检索结果影响非常大。
２颜色空间颜色是图像内容的最基本的元素，选择一个符合人眼视觉特性的颜色空间对于利用颜色特征进行图像检索至关重要。
２．１ＲＧＢ颜色空间在目前提出的多种颜色空间中，ＲＧＢ颜色空间是实际应用中最多的一种。
ＲＧＢ颜色空间分三个通道：红（Ｒｅｄ）、绿（Ｇｒｅｅｎ）和蓝（Ｂｌｕｅ），分别反映了颜色在某个通道上的亮度值。
对图像而言，其颜色的表现也是通过ＲＧＢ三个色彩分量组合而成的。
ＲＧＢ颜色空间的缺点在于，一是改变一个颜色时，三个通道上的颜色全部需要修改；二是它不是一个均匀颜色空间，颜色空间上的距离，并不能代表人眼视觉上的颜色相似性。
２．２ＨＳＶ颜色空间据研究表明，人眼对颜色的感知是三维的，找到符合人眼视觉特征的模型是利用颜色特征进行图像检索的关键。
最早也是最简单的颜色表示法是利用红绿蓝三原色相加的原理，用ＲＧＢ值表示颜色。
这种表示法虽然简单但是没有直感，也就是说，给定某一ＲＧＢ值，人们无法感知所对应的颜色。
在许多实用系统中，大量应用的是ＨＳＶ［８］空间，这个空间是由色度（Ｈｕｅ），饱和度（Ｓａｔｕ－ｒａｔｉｏｎ），亮度（Ｖａｌｕｅ）三个分量组成，与人的视觉特性比较接近，其中亮度（Ｖ）表示颜色的明暗程度，主要受光源强弱影响，色度（Ｈ）表示不同颜色，而饱和度（Ｓ）表示颜色的深浅。
基于HSV空间的彩色图像直方图检索技术
基于HSV空间的彩色图像直方图检索技术
甘赟;方志军
【期刊名称】《科技广场》
【年(卷),期】2010(000)003
【摘要】传统彩色图像的直方图检索技术基于RGB空间,但研究发现,RGB空间不符合人眼的视觉感应.因此本文提出的算法是在HSV空问上计算彩色图像的三维直方图,通过非均匀的划分三个分量色相H(Hue)、饱和度S(Saturation)和亮度
V(Value)的采样区间,得到不同的检索结果.实验结果分析表明,在HSV空间,不同的分量在不同类型的图像中的作用是不一致的.
【总页数】4页(P86-89)
【作者】甘赟;方志军
【作者单位】江西财经大学信息管理学院,江西,南昌,330013;江西财经大学信息管理学院,江西,南昌,330013
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于超复数HSV空间的彩色图像边缘检测 [J], 张训华;孙蔚
2.基于HSV空间颜色直方图的油菜叶片缺素诊断 [J], 张凯兵;章爱群;李春生
3.基于相似背景与HSV空间颜色直方图的目标跟踪 [J], 张宇阳
4.HSV空间中基于区域边缘直方图的视频目标再识别算法 [J], 胡正东;陈晓竹;丁
宁
5.基于德劳内三角剖分的彩色图像加权直方图表示及检索技术 [J], 唐俊华;阎保平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于HSI颜色空间统计直方图的图像检索
基于HSI颜色空间统计直方图的图像检索摘要: 给出了一种对图像的特征进行提取、分析并识别出一定形状及色彩差别的方法，主要目的是提取图像的颜色变化。
首先是对采集到的彩色图像进行预处理，包括：图像的滤波、目标图像的定位等；然后采取了相应的图像颜色空间和识别算法，包括：图像颜色空间的变换、颜色量化、图像特征提取、识别算法。
计算机仿真结果表明，该算法可行，并取得了较好的效果。
关键词：颜色空间；颜色量化；特征提取；识别算法Abstract：This article provides a approach that can extracte, analyse and identify a certain shape and color differences for the image features, the main purpose is to extract the color changement of image. The first step is the pre-processing of the collected color image, including: image filtering, target image positioning. What follows is signal image recognition, including: transformation of image color space, color quantization, image feature extraction, recogonition algorithm and the algorithm implementation. Finally, get the recognition results.Keywords:color space; color quantization; feature extraction; recognition algorithm1引言当今是一个信息肆意滋生的互联网时代，要想有效利用网上的这些信息，就需要将这些杂乱的信息梳理成可以查询的数据，这就必然要使用信息检索。
基于HSV颜色空间的图像检索系统
颜 色 空 间 的色 彩 为 （ Ｒ， Ｇ， Ｂ） ， 而 ＨＳ Ｖ 颜 色 空 间用 （ Ｈ， Ｓ ， ｖ） 表
８２
∑Ｘ （ ｉ ， ， 足
公式 中的 ｘ和 Ｙ代表 两张图片， Ｄ 的值 即两张 图片 的相 似度 。当 Ｄ（ ｘ， Ｙ） ＝ １时 ， 表示两 张图片 完全 匹配 ， 当 Ｄ（ Ｘ，
青
…
＿ ７ ：
其 中， Ｎ． 和 Ｎ 分 别代 表 两 张 图片 的像 素 个 数 ， 结果 表 示 每 个 Ｈ 值 出现 的概 率 。
１ ． ４ 特征 匹配
特征 匹配是直接反 映两张 图片 是否匹配 的关键模 块 。 其
原 理 是 将 关 键 图 的颜 色 直 方 图 与 图 片 库 中 图 片 的 颜 色 直 方
分量按照品红、 青色、 黄 色来划分 ， 这样可 以得到一个 ３ ６ ０度 的Ｈ分量 ， 计算每个度上颜色的频数 ， 根据每个度上颜色 的频 数 就 可 以知 道 图像 的 颜 色 直 方 图 ， 转化公式如下 ：
并呈现 出相似度最高 的几幅 图片 。‘
１基 于 ＨＳ Ｖ 颜 色空 间的 图像检 索算 法
＝
Ｍ ｘ ａ （ Ｒ ， Ｇ ， Ｂ ） （ 一
１ － ３颜 色直 方 图 颜色直方图能以直观 简洁的方式表现 出任意一幅图像的 色彩分布 ， 能具体地展现 出不 同颜色 占整幅图片色彩的 比例 。 特别是对于空间分布较 为复杂或者排 除位置 因素 的图片 ，颜 色直方 图表现 出其它描述方式不 具有 的 良好特性 。它 的横坐 标表示量化后的颜色值， 而纵坐标表示该颜色值的像素个数 。 计算公式如下：
基于颜色直方图的图像检索实现
、
图像 检 索研 究 的 三个 方 向川
基 于文本 和基 于内容是 图像检索发展 的两个分支 ， 不过从 目前图像 检索研究 的趋势而言 ，尤其结合 网络环境下图像 的特 征一 嵌入在具有 文本 内容 的 Ｗｅ ｂ文档 中，出现 了三个不同的研究着眼点。 立 足于文本 ， 对 图像进行 检索。 试图将传统的文本检索技术移植于 对多媒体信息 的检索上 ， 因为基于文本的检索技术 发展 已经成熟 ； 立足 于图像 内容 ， 对 图像进行分析和检索 ； 结合文本和 内容 ， 进行融合性研 究。 可 以说 ， 三个方向都是相互影响和促进的 ， 任何一个 方向的进展都 会促进 图像检索技术 向前更进一步 。
Ｙ，公 式为 ：Ｙ ＝ Ｒ× ０ ． ２ ９ ９ ＋ ＧＸ０ ． ５ ８ ７ ＋ Ｂ Ｘ０ ． １ １ ４ 这样就确定 的一个 ２ ５ ６级 的颜色级别 ， 而统计颜色直方图的三维数 组就可 以定义为 ：ｉ ｎ ｔ Ｃ ｏ ｌ ｏ ｒ ｔ ｑ ＇ ］ ｖ ，当采样到某一颜色级时候 ，将相应 的 位置加一 即可。
基于颜色直方图的图像检索实现
江珊 珊
东华理 工大学信 息工程 学院
江西
抚 州 ３ ４ ４ ０ ０ ０
【 摘 要 】本论文首先介绍 了图像检索研究的三个方向 ，然后 介绍 了基于 内容的图像检索相关方面的 内容 ，最后使 用 Ｖ Ｃ ＋ ＋ 编程 语言 实现 了基于颜 色 直方 图的 图像检索 ，并给 出了部分 源代码 【 关键词 】图像检 索 颜 色直方 图 Ｖ ｃ ＋ ＋ 中图分类号 ：Ｔ Ｐ ３ １ １文献标识码 ：Ｂ 文章编 号：１ ０ ０ ９ — ４ ０ ６ ７ （ ２ ０ １ ４ ） １ ０ — ７ ８ － Ｏ １
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表2 检索时间比较
检索方法 检索时间
一般颜色直方图 9.218s
颜色累加直方图 9.376s
于一般颜色直方图的检索效率，也就是说采用累加颜色直方 图获得的好的检索效果是以检索效率为代价的，但是检索效 率相差不是很大。综合考虑检索效率和检索有效性，采用颜 色累加直方图作为特征要优于采用一般颜色直方图。
基于直方图的图像检索过程主要包括颜色模型选择、直
采用的是 HSV 模型。所以在进行图像处理之前一般需要将 RGB 模型转化为 HSV 模型。将 RGB 模型转化为 HSV 模型 的公式如下：
其中 ■■1.2 直方图特征提取和量化
即 ， 的量化级数 4, L 取值范围 [0,255]。 ■■1.3 相似性度量
电子基础
基于 HSV 颜色直方图的图像检索算法性能分析
作者/康朝红、刘鑫淼、黄静，石家庄铁道大学四方学院 石家庄铁道大学四方学院科研专项资金资助项目
文章摘要：本文给出了利用图像颜色直方图和累加颜色直方图进行图像检索的方法，并对两种算法性能进行分析。算法选用HSV颜色空间 模型，首先对HSV分量进行非均匀量化，然后计算图像的颜色直方图和累加颜色直方图，利用欧式距离方法计算待检索图像和图像库中图 像的相似度，最终得到检索结果。通过检索时间和查准率来分析算法性能。仿真结果表明，采用累加颜色直方图作为特征来检索图像得到 相对稳定的检索性能。 关键词：图像检索 HSV；颜色直方图；累加颜色直方图
参考文献
＊ [1] 姜兰池 , 沈国强 , 张国媗 . 基于 HSV 分块颜色直方图的图像 ＊ [2] 阎冬明 . 基于颜色与形状特征的图像检索技术研究 [D]. 保定 : ＊ [3] 刘忠伟 , 章毓晋 . 十种基于颜色特征图像检索算法的比较和 ＊ [4] 窦建军 , 文俊基 , 刘重庆 . 基于颜色直方图的图像检索技术 [J]. ＊ [5] 姚敏 . 数字图像处理 [M]. 北京 : 机械工业出版社 ,2006. 红外与激光工程 .2005,34（1）. 分析 [J]. 信号处理 ,2000,16（1）. 河北大学 ,2008. 检索算法 [J]. 机电工程 ,2009,26（11）.
3.结束语
试验结果说明采用颜色累加直方图相对于采用一般颜色直
（上接第 63 页）
本文主要对基于颜色直方图的图像检索性能进行分析，
方图有较高的查准率，检索性能较稳定，而检索效率相差 直接在运行环境中进行验证，更好的激发学生阅读程序和 切忌将板书或者课本搬到了 PPT 上，这样的多媒体手段还 不如不用。当然在使用多媒体教学的过程中，也应适度的 加入板书的应用，特别是算法的设计和分析，要留给学生 足够的思考和引导，更适合于使用板书教学，在黑板上设 才能真正体现出多媒体教学在程序设计教学中的优越性。 计出算法的基本思想，在软件环境中对其进行实现和验证，
2.实验结果
43.75% 48.75% 52.5%.
来进行实验，图像大小为 256×384 或 384×256。实验中 随机选取 8 幅图像作为待检测图像，检索输出最相似的前 20 幅图像，实验结果采用 8 次检索结果的平均值。 从表 2 可以看出，采用累加颜色直方图的检索效率低
本实验取 COREL 图像库中 100 幅不同颜色的花卉图像
不是很大。在采用颜色作为特征进行检索时，综合考虑检 方图的性能。
索效率和检索有效性，累加颜色直方图要优于一般颜色直
表1 查准率检索ห้องสมุดไป่ตู้能比较
待检测图像数 1幅 2幅 4幅 6幅 8幅 一般颜色直方图 40% 60% 颜色累加直方图 47.5% 50% 55% 55% 55%
效率用检索时间来表示，检索有效性用查准率来表示，其定
引言
规模地应用。随着图像数据量的不断增加，要从海量的图像 数据中找到所需要的图像变得非常困难。因此如何利用计算 机来提高检索图像的效率，成为普遍关注的研究课题，由此 产生了许多图像检索方法。 索中。到目前为止，很多利用颜色特征进行图像检索主要是 利用图像的直方图，包括全局直方图、累加直方图等。本文 给出了利用图像全局直方图和累加直方图进行图像检索的方 法，并对两种算法性能进行分析。 颜色作为图像重要的视觉特征，被广泛的应用在图像检
量化后，按照下式将三个颜色分量合成一维特征向量，
分别是 S 和 V
是不同色彩在整幅图像中所占的比例，即各个颜色出现的频 64 | 电子制作 2017 年 4 月
颜色直方图是描述图像颜色信息的基本手段，它反映的
欧式距离来度量两幅图像之间的相似性。设两幅图像的归一 化特征向量分别为 ， ：
欧式距离是最为常用的相似度度量方法，因此本文采用
2017-4-上.indd 64
2017/3/21 22:01:32
电子基础
■■1.4 性能评价 义如下： Sim 越小则相似度越大。 图像检索性能包括检索效率和检索有效性来衡量。检索
实现过程。
空间， 而且计算量特别大， 但对检索精度不会有很大的改善， 因此可以将直方图进行量化处理。根据人眼视觉对颜色的感 非均匀量化。 知特性，本文将 H、S、V 分量分别做 16 级、4 级和 4 级的
直接利用直方图进行相似性度量，会占用非常大的存储
方图提取及量化和直方图的相似性度量，以下介绍具体算法 ■■1.1 颜色特征提取 图像显示时一般采用 RGB 模型，而在图像处理时一般
数字图像作为一种重要的信息媒体，在许多领域得到大
率，其公式为： k=0,1,…,L-1，式中 k 代表图像的特征取值，L 是特征
可取值个数，n(k) 是图像中具有特征值为 k 的像素的个数， N 是图像像素的总数。 累计求和，其公式如下： 累加直方图是对颜色直方图的加工，即对原直方图进行
1.算法描述