基于颜色特征的图像检索技术
基于颜色特征的图像检索
２１ ０ ０年 第 ２期
基 于 颜 色 特 征 的 图 像 检 索
潘 红 英
（ 东交 通 大 学 华 江西 南昌 ３０ １） ３０ ３
摘
要 ： 色是 描 述 图像 内容 最 直 接 的 视 觉特 征 之 一 ， 图像 内容 组 成 的 基 本 要 素 。相 对 于 其 他 特 征 颜 色 颜 是
同样 是 描 述 彩 色感 觉 的 关 键 参 数 。对 彩 色 来 说 ． 色 中 掺 人 颜
Ｆ ． 多 就 ｔ 越
和定 义 。 种 颜 色 模 型 所 标 定 的 所 有 颜 色 就 构成 了一 个 颜 色 某
空 间 颜 色模 型 的用 途 是 在 某 些 标 准 下 用 通 常 可接 受 的方 式
简化 彩色 规 范 。 以选 择 合 适 的 颜 色 模 型 对 正确 表达 目标 的 所
颜 色 内容 是 很 重 要 的
ｆ１Ｇ Ｂ模 型 １ Ｒ
面 向 硬 件 设 备 最 常 用 的 颜 色 模 型是 Ｇ Ｂ模 型 ．它 是 一 Ｒ 种 与 人 的视 觉 系统 结 构 密 切 相 连 的模 型 。在 Ｇ Ｂ模 型 中 ． Ｒ 每 种 颜 色 出 现 在 红 、 、 的 原 色 光 谱 分 量 中 ． 个 模 型 基 于 笛 绿 蓝 这
顶 点 对 应 白 色 。 在 这 个 模 型 中 ， 度 等 级沿 着 这 两 点 的 连 线 灰
分 布 ， 方 便计 算 ， 定 所 有 的 颜 色值 都归 一 化 了 。 为 假 根 据 这 个 模 型 ．每 个 彩 色 图像 包 括 ３个 独 立 的 分 色 图像 ， 当 送 人 Ｒ Ｂ监 视 器 时 ．这 三 幅 图 像 在 荧 光 屏 上 混 合 产 生 一 Ｇ 幅 合 成 的 彩色 图像 ｆ Ｉ 型 ２ ＨＳ 模 １
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。
基于颜色的关键帧图像检索技术研究
而又急需解决 的问题 ，也使得基 于内容 的图像信 息检索
（ Ｂ Ｒ 成 为 当 前 的一 个 热 门 研 究课 题 。 Ｃ Ｉ）
性等属性 ， 因此笔者确定使用 Ｈ Ｖ颜色空 间作 为颜色特 Ｓ
征的匹配空间 。
基 于 内容 的视频 检索 ， 合 了图像 处理 、 融 模式识别 、 计算 机视觉 、 图像理解 等技术 ， 有反映图像 内容并与图 具 像存储在一起 的各种量化 特征 ， 是一种 近似匹配 ， 与常规 数据库检索 的精确 匹配方 法明显 不同 ，并且 大多采用示 例查 询方法 。现有 的国内外 已开发 出 的 Ｃ Ｉ Ｂ Ｒ系统 主要
文 章 编 号 ：０ ２ ８ ９ （０ ８ １— ０ ７ ０ １０ — ６２ ２ ０ ）０ ０ １ — ２
基于颜色的关键帧图像检索技术研究
佟 超 ． 吴 文 怡
（ 苏州 广 播 电视 总 台 ， 江 苏 苏 州 ２ ５ ０ ） １０ ６
・
实 用技术 ・
【 摘 要 】针 对 基 于 颜 色 特 征 的 图像 检 索技 术 所 涉 及 到 的 几 个 问题 进 行 研 究 和 分 析 ， 出基 于 内容 的 关 键 帧 检 索 方 法 ， 出具 体 提 给 算 法 并 对该 算 法进 行验 证 。 实 验 表 明 ， 方 法 能合 理 有 效地 对 图像 进 行检 索 。 该
等。
色集 ， 然后任一 图像可通过映射表量化到颜色集 ， 经统计 得到直方 图。具体步骤为 ：
（ ）转换 颜 色 空 间 ， Ｇ － Ｈ Ｖ； １ Ｒ Ｂ－ Ｓ ＋
（ ）对 Ｈ Ｖ进行 非等 间隔量化 ， 成 ７ ２ Ｓ 形 ２维 特征矢
量；
基于 内容 的图像检索技术 的研究具有重要 的应 用价 值 ， 图像检索技术 目前还基本处 于研究 阶段 ， 但 对于利用
基于内容的图像检索技术研究的开题报告
基于内容的图像检索技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着网络技术的迅猛发展，互联网上的图像数据呈爆炸式增长。
如何高效地对这些图像数据进行管理和检索是当前研究的热点问题之一。
传统的基于文本的图像检索方式存在局限性，对于一些没有明确描述文本信息的图像，这种检索方式显得比较无力。
因此，基于图像内容的检索技术逐渐被人们所重视。
基于内容的图像检索技术是指通过图像内容（如颜色、纹理、形状等特征）来实现对图像的检索。
该技术可应用于图像数据库、图像信息系统、多媒体检索等领域。
通过该技术，用户可以更加方便快捷地获取所需图像，大大提高了效率和准确度。
目前，基于内容的图像检索技术已经取得了很大的进展，但是仍存在一些挑战。
首先，图像内容表达方式仍有限，需要对多种表达方式进行综合，提高检索精度。
其次，大规模图像数据的搜索复杂度较高，如何实现高效的搜索算法需要进一步研究。
因此，本课题旨在通过对基于内容的图像检索技术进行深入研究，提高其检索精度和效率。
二、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1、基于内容的图像检索技术综述：分析目前基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势，总结其优缺点。
2、图像特征提取与描述：研究不同的特征提取和描述方法，包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等，并探讨不同特征之间的关系。
3、相似度度量方法：分析相似性度量方法的优缺点，探讨不同度量方法在不同特征下的适用性和稳定性，提出一种基于多种相似度度量方法结合的综合度量方法。
4、基于内容的图像检索系统设计与实现：基于以上内容，设计并实现一个基于内容的图像检索系统。
本研究将主要采用文献综述和实验研究方法。
文献综述主要是通过查阅国内外相关的文献和实验资料，对基于内容的图像检索技术进行分析和总结；实验研究主要是通过实验验证，对不同方法的优劣进行评估，为检索系统的搭建提供理论与实践依据。
三、预期成果本研究的预期成果包括以下几个方面：1、基于内容的图像检索技术综述：对目前基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势进行深入的分析和总结。
图像处理技术中的特征提取方法
图像处理技术中的特征提取方法特征提取是图像处理技术中的重要步骤，它能够从原始图像中提取出具有代表性的特征，为后续的图像分析与处理提供基础。
在本文中，我们将介绍一些常用的图像处理技术中的特征提取方法。
1. 梯度特征提取法梯度特征提取法是一种基于图像边缘信息的特征提取方法。
通过计算图像中像素值的梯度来获取图像边缘信息。
其中，常用的方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测等。
这些算法可以有效地提取出图像的边缘特征，用于物体检测、目标跟踪等应用。
2. 纹理特征提取法纹理特征提取法是一种基于图像纹理信息的特征提取方法。
通过分析图像中的纹理分布和纹理特征，可以揭示图像中的纹理结构和纹理性质。
常用的纹理特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）等。
这些方法可以用于图像分类、纹理识别等领域。
3. 颜色特征提取法颜色特征提取法是一种基于图像颜色信息的特征提取方法。
通过提取图像中的颜色分布和颜色特征，可以区分不同物体以及不同场景。
常用的颜色特征提取方法包括颜色矩、颜色直方图等。
这些方法可以用于图像检索、目标识别等应用。
4. 形状特征提取法形状特征提取法是一种基于图像形状信息的特征提取方法。
通过分析图像中的几何形状和边界形状，可以用于目标检测和图像分割等任务。
常用的形状特征提取方法包括边缘描述子如链码、轮廓拟合等。
这些方法可以用于目标检测、目标跟踪等应用。
5. 光流特征提取法光流特征提取法是一种基于图像运动信息的特征提取方法。
通过分析图像序列中像素的位移信息，可以获取图像中的运动信息。
常用的光流特征提取方法包括Lucas-Kanade光流法、Horn-Schunck光流法等。
这些方法可以用于目标跟踪、行为识别等应用。
在实际应用中，通常需要结合多种特征提取方法来提取更加丰富和具有区分度的特征。
例如，可以将梯度特征、纹理特征和颜色特征进行融合，以提取更加综合的特征表示。
还可以利用机器学习算法如支持向量机（SVM）、神经网络等对提取的特征进行分类和识别。
基于颜色相关图和纹理矩的图像检索
定义 ， 由像 素点 Ｐ组成 的 图像 ， 为 每一 个像 素点都 有特定
的灰度级别。设 ｇ ， ：… ， 为 图像 ，的所有灰 度级 别 ，（ ） ｇ， ｇ ／ ｐ
为像素 Ｐ的灰度级别 ， 代表灰度级别 为 ｇ的像素点 集合 ， ， 即
（ ）＝ ， 度为 ｇ 的直方图定义为 ： Ｐ ｇ灰
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ Ｔ ｅ ｋ ｙ ０ ｏ ｔｎ — ａ ｅ ｍａ ｅ ｒｔ ｅ ａ ｓ ｔ ｘｒ ｃ ｍａ ｅ ｆａ ｕ ｅ ａ ｃ ｒｔ ｌ ｈ ｅ ｆ ｃ ｎ ｅ ｔｂ ｓ ｄ ｉ ｇ ｅｒ ｖ ｌｉ ｏ ｅ ｔａ ｔ ｉ ｇ ｅ ｔ ｒ ｃ ｕ ａｅｙ．ｃ ｒｅ ｔｃ ａ ｓ ｃ ｔ ｎ ｏ ｈ ｏ ￣ Ｅ ｉ ｇ ｉ ｕ ｒ ｎ ｌｓ ｉ ａｉ ｆ ｔｅ ｃ ｍＩ ｏ ｔ ｍａ ｅ ｉ ｆ ｏ
关 键 词 中图 分 类 号 图像 相 关 图 纹 理 矩 图像 检 索 颜 色 空 间 特 征 向量 Ｔ ３ １４ Ｐ９ ．１
文 献标 识 码 Ａ
Ｉ ＡＧＥ Ｍ ＲＥＴＲＩ ＥＶＡＬ ＢＡＳＥＤ ｏＮ ＣｏＬｏＵＲ ＣｏＲＲＥＬｏＧＲＡＭ ＡＮＤ ＴＥＸＴＵＲＥ ｏ 【 Ｔ Ｍ 】 ５
李永 芳
（ 子科 技 大 学 计 算 机 科 学 与工 程 学 院 四川 成都 ６０ ６ ） 电 １０ ５
摘
要
基 于内容 的图像检 索的关键就是准确地提取 图像特征。 目前 常见的 图像特征 的分类有 颜色、 纹理 和形状。提 出 了改进
的图像相关 图算法 以及纹理矩算法 ， 并采取有效的方法来结合这 两种算法实现高效 的图像检 索， 图像 相关 图不仅 反映 了图像 的灰 度
＾
．
综合颜色和纹理特征的图像检索算法
ｈ ６ ｈ ， ｓ －＇ ｍｉ （ｇ ） ： ０ ・ －ｖ － ｒ ，一 ｎ ，ｂ
，
则
征 。灰 度 共 生 矩 阵 目前 已 总 结 的纹 理 特 征 有 １ ４个 ， Ｇｏｌ ｂ和 Ｋ ｅｓｉ 过 实 验 得 出 ， 量 、 、 性 矩 和 相 ｔｅ ｉ ｒｙｚｇ通 能 熵 惯
Ｙａ ｎ ｕ ｌｉ ｎ－ａ
（ ｅ ａｔ ｎ ｏ Ｃ ｍｐ ｔ ， ａ ｚ ｉｕ ｎｖｒｉ Ｄｐｒ ｍｅ ｔ ｆ ｏ ｕｅ Ｐ ｎｈｈ ａＵ ｉ ｓｔ ｒ ｅ ｙ
【 ｂｔ ｃ 】 ｏｔ ｔａｅ ａｅ ｅ ｉａ（ＢＲ ｉ ｎ ｅ ｏｔｃｖ ｔｐｔｉｔ ｒｎｒ ｅｒ ｌ ｆ ｕｉｅｉｒｒｖ１ ｃ ｒｎ ｅ Ａ ｓ ｔ Ｃ ｎ ｎＢｓｄｍ ｇ ｔ ｖｌ Ｉ） ｅ ｆ ｓ ｔ ｈ ｏ ｅ ｕｅｔ ｓａ ｈｅ ｌ ｄ ｔ ａ Ａｃ ｄ ｇｏｈ ａ ｒ ｅ－ Ｉ Ｒｒ Ｃ ｅ ｓ ｏｔ ｍ ｉ ｏｓ ｓｎｈ ｃ ｒ ｏ ｈ ａ ｅ ｅ ｃ ｆ ｄ ｍ ｔ ａｅｉ ． ｏ ｉ ｔｔ ｉ ｏ ｍ ｅ
其和 方 差 。 ｒ ｉ
经 过 上 式 对 特 征 向 量 进 行 归 一 化 后 ， 量 中 的 某 个 分 量 向
落在 区 间［ １范 围中 的概率 约为 ９ ％， ０，］ ９ 对于 大 于 １的数 值 可以简 单地 对应 到 １ 。 上
１ ． ＲＧＢ空 间到 ＨＳ １ Ｖ空 问的 转换
通 过非 线 性变 换 可 将 Ｒ Ｂ颜 色 空 间 的 ｒｇ ｂ值 转 Ｇ ，， 换 到 ＨＳ 空间 的 ｈ Ｓｖ值 。设 ｖ － ｘｒｇ ｂ ， 义 ｒ ， Ｖ ，， ’ｍａ（， ，）定 ’
ｇ ．’ ’ｂ 为
ｖ＇ －ｒ
ｒ
．
ｄ） ， ＝— ０
图像检索中颜色特征提取方法的研究
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｃｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ — ｂａ ｓ ｅ ｄ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｓ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｉ ｎｇ ａ ｈ ｏ ｔ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｒ ｅ ａ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｉ ｎｇ ｌ ｙ．Ｃｏ ｌ ｏ ｒ
ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｍｏ ｎ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｍａ ｉ ｎ ｌ ｙ ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｌ ｏ ｒ
第２ ０卷 ， 第 ５期
２ ０ １ ３年 ｌ ０月
中国传媒大学学报 自然科学版
Ｖ ｏ １ ． ２ ０ ， Ｎ ｏ ． ５
Ｏ ｃ ｔ ， ２ ０ １ ３
Ｊ Ｏ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ Ｏ Ｆ Ｃ Ｏ ＭＭ Ｕ Ｎ Ｉ Ｃ Ａ Ｔ Ｉ Ｏ Ｎ Ｕ Ｎ Ｉ Ｖ Ｅ Ｒ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ Ｏ Ｆ Ｃ ＨＩ Ｎ Ａ（ Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ ＡＮ Ｄ Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ Ｏ Ｌ Ｏ Ｇ Ｙ）
Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｒｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ
ＨＯ Ｕ Ｆ ａ ｎ ｇ ， Ｊ Ｉ Ａ Ｎ Ｇ Ｘ ｉ ｕ — ｈ ｕ ａ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｃ ｏ ｍ ｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ２ ４ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
图像检索方式简介
图像检索方式简介所谓的图像检索一般包括三个方面：首先，广泛收集图像资源，达到能够满足建立图像数据库的要求，接着对收集的图像资源进行加工，提取出每一幅图像的特征，并对它们进行统一分析标引，从而建立图像的索引数据库；其次，针对用户所提出的待检索图像的需求进行分析处理，使其转化形成可以用来检索索引图像数据库的提问；最后，按照一定的相似度算法，计算出用户关于待检索图像的提问与索引数据库中每一幅图像的特征的相似度大小，设定适当的相似度阈值，把索引数据库中的能够满足相似度阈值的图像标引作为检索结果，然后把满足条件的图像按照相似度降序的方式逐次输出。
图像检索的方式按照出现的先后顺序可以分为两类，它们分别是：基于文本的图像检索技术和基于内容的图像检索技术。
基于文本的图像检索技术[1]（Text-based Image Retrieval，简称TBIR）起始于上个世纪七十年代，主要是利用文本描述的方式来描述图像的各种特征。
确切的说，文本检索方法利用自然语言的优势将图像内容用文字进行确切的描述，用文字揭示其内在的各种语义关系，形成描述性的自由文本，而这些自由文本自然而然的体现了图像的特征，然后建立索引，实现检索关键词与特征标识的匹配，所以基于文本的图像检索技术实质就是字符串之间的相似匹配技术。
按照不同的描述对象，文本描述可以分为两种描述方法：基于图像内容的文字描述和基于图像的外部特征描述。
前者主要是根据图像的内容，对图像的意译、图像的颜色、要素、形状及其分布进行描述；而后者所描述的外部特征主要包括图像的名称、类型、尺寸、作者、年代等等一些与图像内容无关的信息。
文本检索较分类检索使用方便，而且更快速地定位所需要查找的对象。
一般情况下，分类检索与文本检索是相互促进和相互结合的，分类类目的组织为关键词检索提供了数据组织的基础。
基于文本的图像检索方法存在着如下的几点弊端：（1）文本描述具有主观性。
对于一幅相同的图像，不同的人或者相同的人在不同的清苦下可能会有不同的理解。
网络环境下的多媒体信息检索技术
网络环境下的多媒体信息检索技术摘要当今时代网络技术的快速发展，使得网络能够随时随地高速、准确为用户提供服务，特别是网络数据库的发展，使得网络信息储备非常大，使用网络检索多媒体信息可以从海量的数据库中快速、准确的得到所需信息。
比从其他途径得到的信息还要全面。
网络环境下的多媒体信息检索：基于内容的文本检索、图形图像检索、音频、视频检索、了解这些检索技术有利于信息的收集和数据的挖掘.关键字：网络检索多媒体Multimedia information retrieval technology networkenvironmentSummaryThe rapid development of network technology in today's era, making the network anytime, anywhere high-speed, accurate service to users, especially the development of the network database, making very large reserves of network information, you can use the network to retrieve multimedia information from the massive database quickly and accurately obtain the desired information. Even more comprehensive than the information obtained from other sources. Multimedia information retrieval network environment: content-based retrievalof text, graphics, image retrieval, audio, video, search, retrieval techniques to understand these beneficial mining information collection and data.Keywords:network retrieval multimedia引言多媒体信息检索技术是当今使用范围最广、使用量最大的网络检索技术。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。