基于颜色特征的图像检索方法
基于HSV颜色特征图像检索算法在Matlab中的实现

因 此 ,人 们 迫 切 需 要 一 种 有 效 的 图像 信 息 检 索 工 具 来 满 足 检
索需求 。 传 统 的 图 像 检 索 技 术 是 基 于 文 本 索 引 的 图 像 检 索 ,它 通 过 用 文 本 描 述 图像 ,然 后 在 这 些 图像 文 本 标 注 基 础 上 应 用 成 熟 的文 本 搜 索 算 法 ,为 用 户 搜 索 预期 的 图像 。 虽 然 检 索 比较 准 确 而 且 速 度 很 快 .但 是 随 着 图 像 数 据 库 规 模 的 不 断 增 大 。 这 种 检 索 消 耗 的 时 间 也 大 大 增 加 。 另 外 , 人 工 标 注 具 有 强 烈 的 主 观 性 和 不 确 定 性 。不 同 用 户 对 同 一 图像 的 理 解 有 时 具 有 很 大 的差 异 ,进 而使 得 文 本 标 注 具 有 很 大 的 差 异 性 ,直 接 导 致 搜 索 的 不 正 确 性 。 鉴 于 上 述 因素 ,人 们 提 出 了一 种 新 的 图 像 检 索 技术 一 基 于 图像 内容 的 检 索 C B I R( c o n t e n t e d — b a s e d i m .
1 图像 检 索算 法研 究现状
随着 科 技 的不 断进 步 和多 媒体 技 术 的不 断发 展 .以 图 片 、图 表 、 动 画 和 视 频 为 主 要 形 式 的数 字 多 媒 体 的 数 据 量 日 益 庞 大 。尤 其 是 在 科 学 计 算 、可 视 化 、工 程 制 图 及 其 他 众 多
电脑编程技巧与维护
基于 H S V颜色特征 图像检索算法在 Ma t l a b中的实现
基于颜色特征的图像检索技术

基于颜色特征的图像检索技术王娟;孔兵;贾巧丽【摘要】The color features, as an important visual information of image, have been widely used in the Content-Based Image Retrieval(CBIR) because of the simple calculation and better robustness.According to the color features of the image , this paper makes systematic discussion and research on color space(color space transformation), colorquantification(HSV color space), color features extraction and color characteristic similarity measurement.Then,through classic color segment histogram algorithm, the entire process of Color-based Image Retrieval is proposed.Finally, the existent problems and further research direction of the color-based image retrieval is summarized.%在基于内容的图像检索(CBIR)中,颜色特征作为图像的一种重要视觉信息,由于计算简单,鲁棒性强,已经得到了广泛的应用.从图像的颜色特征出发,针对颜色空间(颜色空间的转换)、颜色的量化(HSV 颜色空间)、颜色特征提取及表示和颜色特征的相似性度量做了系统讨论和研究.接着通过经典的分块颜色直方图算法来介绍基于颜色特征的图像检索全过程.最后总结了基于颜色特征的图像检索研究存在的问题以及进一步的研究方向.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2011(020)007【总页数】5页(P160-164)【关键词】图像检索;颜色特征;HSV颜色空间;分块颜色直方图算法【作者】王娟;孔兵;贾巧丽【作者单位】河南大学,计算机与信息工程学院,开封,475004;河南大学,计算机与信息工程学院,开封,475004;河南大学,计算机与信息工程学院,开封,475004【正文语种】中文1 引言近年来,随着多媒体技术及网络技术的迅速发展,图像资源越来越丰富,传统的基于文本的图像检索方法由于对文字标注的主观性和繁琐性,已经不能满足检索需要,在这种情况下,基于内容的图像检索(Content-Based image Retrieval,CBIR)[1]技术应运而生。
基于代表色的图像检索方法研究

基于代表色的图像检索方法研究自从计算机技术出现以来,图像处理和图像检索已经成为了研究的热点课题。
随着计算机处理速度的提高,图像检索技术也越来越受到重视,在人们的日常生活中,各种各样的图像检索方法也得以实现。
在现在的图像检索技术中,基于代表色的图像检索方法受到人们的广泛关注,它是一种以图像代表色为检索和分类的依据,可以有效地进行图像检索和分类的新兴技术。
基于代表色的图像检索方法使得图像检索更容易和更快速,因为它能够基于图像的代表色有效地对图像进行检索和分类。
它可以将搜索空间缩小,提高搜索准确率,可以有效准确的找到与图像有关的相关图像。
此外,基于代表色的图像检索方法还可以利用图像的代表色,为图像分割及特征提取等技术提供有效的参考信息。
基于代表色的图像检索方法主要包括三个基本步骤:1、计算图像中的代表色;2、构建索引;3、检索图像。
首先,要计算图像中的代表色,并将代表色按一定的方式表达出来,可以使用各种参考颜色建模技术,如色相-饱和度-明度/色调,HSV、RGB;其次,要建立索引,将图像的代表色编码为索引,并建立索引文件;最后,根据索引文件,通过图像的代表色,检索和分类图像。
基于代表色的图像检索方法作为一种新兴的图像检索技术,近几年来在很多领域得到了广泛的应用。
目前,基于代表色的图像检索方法已经应用在使用手机上的社交网站,搜索引擎,和电子商务等行业。
比如在社交网站上,使用颜色检索技术可以迅速找到和图片颜色相似的图片;在搜索引擎上,可以使用颜色检索技术搜索图像,更加准确的找到需要的图片;在电子商务行业,可以使用颜色检索技术,快速根据消费者对商品颜色的偏好,提供相似的商品。
图像检索技术是一门复杂的技术,基于代表色的图像检索方法的研究成果将会更加全面和深入地探索图像检索技术,从而更好地为人们提供便利。
未来,基于代表色的图像检索方法将会发展得越来越好,为人们提供更加快捷和便利的图像检索功能。
近年来,基于代表色的图像检索方法受到了越来越多研究者的关注。
基于颜色信息熵和多尺度纹理特征的图像检索

o e tr . h r rf a e T e mo e i o t n s e t s t a h sm eh d c t o e wo k o s r ’wh l sn e e a t e d u mp ra ta p c h tt i t o u s d wn t r fu e s i h i u i g r lv n e - e f b c y u i g t e s la a t e c a a t ro n t g r h . y c mp r t e e p r n s t e e p rme t s o a k b sn ef d p i h r c e fGe e i Al o i h v c t m B o a ai x e i v me t, h x e i n s h w
a a t e lo i m r ma erti a. o ue n iern n piain, 0 2 4 ( 5 :8 -9 . d pi g r h f g ere 1C mp tr gn eiga dAp l t s2 1 , 8 1 ) 1 71 1 v a t oi v E c o
1 引言
利用颜色特征进行检索 , 虽然具有很多优 点 , 但 个 最大 的缺 点就是它主要 关注 了图像 的整体特 征, 而不能捕捉 图像 中不同颜色在空间上的分布u 。
t a p o c sg dr tiva ro a c . h the a pr a hha oo ere l t pe f r n e m
Ke r s i g te a; o t t ae g te a( BI :no a o n o y mut sa x r; e ywo d : ma er r v lC ne sdI e r v lC R) ifr t ne t p ; l- l t t e g - ei nB ma Re i m i r i c e eu
基于颜色一致向量的图像检索方法

2 n t t t f I f r a i n S i n e u i U i e s t ,G a g o g J a g e 2 0 0 .I s i u e o n o m t o c e c ,W y n v r i y u n d n i n m n 5 9 2 )
K y e wor s:C n e t b s d m g e r e a ; C l r H s o r m; C l r C h r n e V c o d o t n - a e I a e R t i v l o o i t g a o o o e ec e t r
O 引言
容的图像检索技术的总体概 念模型 。 颜色特征是图像最直观最 明显 的特 征, 图像内容组成 是
An Ap r a h o m g t e aI p o c t I a e Re ri v Ba e O CoI r o e e c V ct t sd n o C h r n e e o
吴军 良 ’翟安江
W u la g Za n in uJ n i n h i A d a g
嚣鱼 堡窒 二 里
(. 1华东交通大学理工学院,江西 南 昌 3 0 0 ;2 五 邑大学信息学院,广东 310 . 江门 592) 20 0
( .n t t t f T c n l g 1 I s i g U i e s t ,J a g i N n h n 3 1 0; a t C ia J a t n n v r i y in x a c a g 3 0 0
Ab ta t T e r a i n f a g i a e n o m t o a e t e c n e t b s d m g r t i v l e o e n o s r c : h q e t o o l r e m g i f r a i n m k s h o t n — a e i a e e r e a b c m o e f
基于颜色和边界方向特征的图像检索

20 06年 l 月 0 第 2 卷第 5期 7
湘南 学院学报
Junlo in nn U iest o ra fX a ga nvri y
0 t .0 6 c .2 0
V0 . 7 No. 】2 5
基 于颜 色和边 界方 向特征 的图像检索
收 稿 日期 :O6—0 —2 2O 6 9
作者简介 : 章才 能(98一) 男, 南衡 阳人 , 17 , 湖 湘南学 院计算机 系助教 , 士, 究方 向:网站 架构 , 硕 研 图像 处理 , 网络编 程
・
8 ・ 9Байду номын сангаас
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开销 . 基于非分割的方法并不要对图像分割 , 就能提取形状因子并得到特征向量 . 例如 , eg J 出了接近分 z nE提 h 割的方法 , 提取 1 个形状因子用它们作为特征向量 , 2 然而效果并不是很好 . i viy[提出了边界方 向直 J n和 aaa j a l 6 方图 , 这种方法找到图像 中对象的边界 , 对边界中的像素点计算相应 的方向值并得到边界方 向直方 图. 这种方 法非常的有效能够 比较准确的描述对象的形状 , 并对图像的缩放 、 旋转 以及视角具有不变性 . 本 文 旨在研 究一 种有 效 的基于 多特 征 相结合 的 图像 表示 方法及 相 应 的检 索技 术 . 过对 现 有方 法 的研 究 通 并进行了改进 , 针对单一特征不足以准确描述 图像 , 出了基于颜色和方向特征相结合的图像检索 . 提 主要研究 了下面几个方面的内容 : 首先针对颜色直 方图中所有像素具有相同重要性的问题 , 出了像素加权新的颜色 提 直方图方法 ; 其次 , 为提取图像的形状特征采用非分割 的边界方向直方图方法 , 并给出边界方向直方图的具体 创建过程; 最后 , 在进行多特征的图像相似计算 时, 利用相关反馈技术动态地调整多特征 向量之 间的权值系 数, 并提出了相应的权值调整算法 .
综合目标区域颜色特征与纹理的图像检索

综合目标区域颜色特征与纹理的图像检索摘要:本文是基于目标区域的图像检索,首先将图像进行增强,将增强后的图像利用直方图确定图像的目标区域,然后结合目标区域的纹理特征对图像进行检索。
该方法客服了单一的颜色特征忽视图像空间信息的缺点,颜色和纹理相结合达到了较好的检索效果。
关键词:灰度增强自适应阈值Gabor变换基于内容的图像检索技术通过分析图像的颜色、纹理、形状等,建立特征索引,并存储在特征库中。
将目标图像与特征库里的图像特征相比较进行检索。
颜色特征是图像检索中最直观的方法,但是仅仅依靠颜色特征进行检索能够丢失图像的空间信息,因此,文中结合颜色和纹理两个特征对图像进行检索,通过实验表明该结合算法达到了好的检索效果。
1 图像目标区域选择1.1 分段线性灰度增强分段线性灰度增强将需要的图像细节灰度级扩展,增强对比度,将不需要的图像细节灰度级压缩。
基本原理:假设输入图像f(x,y)的灰度为0~M级,增强后图像g(x,y)的灰度为0~N级,区间[a,b],[c,d]分别为原图形与增强图像的某一灰度区间,分段线性变换函数为:0≤f(x,y)≤a (1)文中取a=30,b=80,c=100,c=220,灰度等级N=225,M=190,原始图像与灰度增强后图像如图1、图2。
1.2 自适应阈值方法进行图像分割在实际应用情况下,当照明不均与,有突发噪声或者背景灰度变化较大时,整幅图像分割时将没有合适的单一阈值,因此采用自适应阈值方法进行图像分割。
自适应阈值方法是对每个像素确定以其自身为中心的一个邻域窗口,寻找窗口内像素的最大值和最小值,并取二者的平均值作为阈值。
如图三所示以C为当前像素,选取C的8邻域窗口,该窗口的最大灰度值为max_value,最小灰度值为min_value,则阈值T设置为实际上,在选择邻域窗口时,不一定要选择8个窗口,但是窗口越大,需要处理的数据就越多,时间复杂度就越大。
为了采用八方向邻接技术,文中采用八窗口作为邻域窗口(如表1)。
一种基于颜色直方图的图像检索方法

,
Ⅳ 。则得 到 1 M ×N 的矩 阵 : = ( MN 个 A A ) x,
20 0 7年 8月 2 7B收 到
此矩 阵 为环形 颜色 直方 图 , 表 示 某 环 内某 颜 色 的 它 个数 , 行表 示颜 色值 , 表示 环数 , 表示 J 内 列 I , R I 环 颜色 值 的个数 。由于每个 直方 图子 集 的质 心 和环 形分 割具 有 平 移 和 旋 转 不 变 性 。所 以环 形 颜 色 直 方 图 同样 具有平移 和旋转 不 变性 。
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第7 卷
第 2 期 20 年 l 月 4 07 2
科
学
技
术与工Fra bibliotek程 V 17 N . 4 o. o 2 D c 0 7 e .2 0
17 -89 20 )4・ 5 ・4 6 1 1 1( 07 2 ・4 00 . 6 ・
S i n e T c n lg n gn e i g c e c e h oo y a d En i e r n
道 向量加权 的形 式把各通道组合为一个特征 向量作为环形颜 色直 方 图的颜 色值, 最后采用扩展 的直方 图交算 法进行 相似性
匹配。实验验证 了这种方法的有效性。
关键词
环形颜色直方 图
颜色空 间
扩展 的直方 图交算法
中图法分类号 T 31 P9 ;
文献标识码
A
基于 内容 的图像检 索技 术 自 2 纪 9 O世 o年代 初 提出, 已经 取 得 了很 大 的 进 展 , 仍 有 许 多关 键 技 但
在着 颜色 特 征 与人 眼视 觉 的一 致 性 及 颜 色 特 征 维 数与 量化精 度 的矛 盾 。基 于 环 行颜 色 直 方 图 , 文 本
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larity measures of two images by calculating weighed accumulative distance which is between the sub-blocks color fea- tures of two images,then retrieved images and outputed the retrieval results.At last,experimental results show that the proposed method has a higher retrieval effect,comparing to global histogram,cumulative histogram and traditional block
第 39 卷 第 11 期 2012 年 11 月
计算机科学 Computer Science
基于颜色特征的图像检索方法研究
Vol.39 No.11 Nov 2012
张 鑫 温显斌 孟庆霞 (天 津 市 智 能 计 算 及 软 件 新 技 术 重 点 实 验 室 天 津 300384) (计 算 机 视 觉 与 系 统 教 育 部 重 点 实 验 室 (天 津 理 工 大 学 ) 天 津 300384)
histogram. Keywords Image retrieve,Cumulative histogram,Color feature,Equal-area of rectangular ring partition
1 引 言
变化不敏感 等 优 点,但 是 它 无 法 反 映 颜 色 的 空 间 位 置 信 息 。 例如两幅完全不同的图像(如天空和大海)可能具有相同的 颜
(Key Laboratory of Computer Vision and System(Tianjin University of Technology),Ministry of Education,Tianjin 300384,China)
Abstract Color-based image retrieval has been widely used due to good robustness to various changes of images.How- ever,lack of color spatial information leads to retrieval errors.According to retrieval problems caused by global color histogram and block histogram,the paper proposed a new image retrieval method that uses equal-area rectangle ring to extract image features.Firstly,we made use of equal-area rectangle ring partitioning strategy to block the image.Se- condly,we extracted sub-block accumulative color histogram as color features.Thirdly,we set weight values according to gradual reducing of rectangle ring from inside to outside in order to highlight the main part of an image,and got the simi-
近年来由于互联网Байду номын сангаас络 的 快 速 发 展,图 像 数 据 量 呈 现 海 量 色直方图,这势必会造成检索的误差。后来,提出了多种 关 于
的增长。传统的图像 检 索 方 式 是 基 于 文 本 的 ,但 是 它 存 在 很 全局直方图改进的方法,如累加直方图法[3]、分块直方图 法[4]
大的弊端:手工注释 图 像、工 作 量 相 当 大,这 不 可 避 免 地 带 来 等。累加直方图可以避免全局颜色直方图中由于不能取遍 所
摘 要 基 于 颜 色 的 图 像 检 索 因 对 图 像 的 各 种 变 化 有 很 好 的 鲁 棒 性 而 得 到 了 广 泛 的 应 用,但 是 由 于 缺 乏 空 间 信 息 而 造成检索误差。针对全局颜色直方图和分块颜色直方图的 检 索 问 题,提 出 了 一 种 利 用 等 面 积 的 矩 形 环 来 提 取 颜 色 特 征的图像检索方法。该方法首先利用等面积的矩形环划分策略对图像进行分块;其次,提取子块的颜色累加直方 图 作 为颜色特征;然后,为了突出图像的主体区域,按照矩形环由里到外依次减小规则确定权值,并对两幅图像子块颜 色 特 征之间的距离进行加权累加得到两幅图像的相似度量,以 此 进 行 检 索,并 输 出 相 应 的 查 询 结 果;最 后 通 过 实 验 结 果 表 明 :该 方 法 与 全 局 直 方 图 、累 加 直 方 图 及 传 统 分 块 直 方 图 相 比 ,具 有 更 高 的 检 索 效 果 。 关 键 词 图 像 检 索 ,累 加 直 方 图 ,颜 色 特 征 ,等 面 积 的 矩 形 环 划 分 中 图 法 分 类 号 TP391.41 文 献 标 识 码 A
Research of Image Retrieval Method Based on Color Feature
ZHANG Xin WEN Xian-bin MENG Qing-xia (Tianjin Key Laboratory of Intelligence Computing and Novel Software Technology,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China)