基于颜色特征图像检索
图像检索中颜色特征提取算法的改进
ｌ 引 言
当前 ， 随着计 算 机技 术 、 网络 技术 和数 字化技 术 的发 展 ， 别 是 以声音 、 特 图像 、 视频 等为 主要 信息 资 源 的数 字 图书馆 的 建立 ，如何 提 高 图书馆 对馆藏 多 媒体信 息 资源 的加工 和处 理水 平 成为研 究热 点 。基 于 内容 的 图像 检 索技 术 （ Ｂ Ｒ） 当前 图像 检 索 系 ＣＩ 是 统使用 的两 种 主要技 术之 一 ， 图像 的基本 特征 （ 而 颜 色 、 状 、 理等 ） Ｃ Ｉ 图像检 索技 术 的关 键 ， 形 纹 是 ＢＲ 图 像 特征 提取得 越精 确 ， 索 的准确度 越高 ［。图像 特 检 １ ］ 征 的提 取 不仅取 决 于图像 本身 ，还 与 人 的视 觉感 知 和观察 方式 有关 。所 以在 对彩 色 图像颜 色特 征提 取 前 ， 须 先选 用特 定 的颜 色空 ， 后进 行 颜色 空 必 然 间转换 ， 再将 颜 色集量 化 ， 而得 到检 索用 的颜 色直 进 方 图。 下面就 谈谈笔 者对改 进颜 色提 取算法 的见解 。 ２ 颜 色特征 提取 算法 的改进
正 态分 布 法改 进 主 色调 直方 图和根 据 图 像 布局 特 征 改 进基 于子 块 的 主 色调 直 方 图的 思路 。 关键 词 ： 字 图书 馆 图像 检 索 数
中 图分 类 号 ：Ｐ ９ ．１ Ｔ３１ ４
文 献标 识 码 ： Ａ
文章 编 号 ：０ ５ ８ ９ （０ ０ ０ ． ０ ２ ０ １０ — ０ ５２ １ ）９ ０９ － ３ －
２１ 颜 色直 方 图 检 索 方 法 的 改 进 ．
干小块 ， 后利 用选 择小 块 中的 主色分 布 ， 考 虑到 然 再 整个 图像 的 布局 ，通过颜 色 直方 图 的相似 性 匹配得 到查询 结果 。
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
D S IG N N WS []6技术专题图像技术随着信息社会的到来和Int er ne t 技术的普及,人们越来越频繁地接触到图像和视频信息。
同时,每天还有大量信息在不断产生,如卫星、医疗、安全等方面。
因此,对这些信息地有效组织、管理和检索便成为需要解决的问题。
传统数据库检索采用基于关键词的检索方式,早期图像数据库如K odak Pi c t ur e Ec ha nge Syst e m(K PX )、t he Pr essL i nk L i br ar y 和t he T i m e A r chi v e C oll ect ion 沿袭了这种检索方式,采用描述性文本进行检索。
但一般来说,这种检索技术往往不能满足人们的需要。
由于图像息的内容具有丰富的内涵,在许多情况下仅用几个关键词难以充分描述,而且作为关键词图像特征的选取也有很大主观性。
于是,基于内容检索(Cont e nt B a se d Iage Ret r ie v al,C B I R )技术应运而生。
它区别于传统的检索手段,融合了图像理解技术,从而可以提供一种从巨大容量的图像库中,根据人们提出的要求进行有效检索的方法。
在基于内容的图像检索中，较常用关键技术包括从颜色、形状、纹理、空间关系、对象特征进行检索。
基于颜色特征的图像信息检索人类在对环境和物体的感知中,颜色往往起着十分重要的作用。
在许多情况下(特别是对于自然景物来说),颜色是描述一幅图像最简便而有效的特征。
颜色内容包含两个一般的概念，一个对应于全局颜色分布，一个对应于局部颜色信息。
按照全局颜色分布来索引图像可通过计算每种颜色的像素个数，并构造出颜色直方图来实现，这对检索具有相似总体颜色内容的图像是一个很好的途径。
局部颜色信息是指局部相似的颜色区域，考虑了颜色的分类与一些初级的几何特征。
颜色直方图是最常用的颜色特征表示方法。
直方图的值反映了图像的统计特征，包括平均值、标准偏差、中间值和像素个数，颜色集中的地方峰值较高。
基于RGB边缘和颜色特征的图像检索
基于RGB边缘和颜色特征的图像检索
台德艳
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2010(0)26
【摘要】文章提出了一种基于RGB向量空间图像边缘检测和分块颜色直方图熵值的图像检索方法.该方法利用RGB边缘检测得到形状特征,并根据图像主要对象所占图像比例值来调整颜色分块的数目和权值,使用形状和分块直方图熵值的特征矢量加权距离计算图像之间的相似度.实验表明该检索方法效果优于单独特征的图像检索.
【总页数】3页(P208-209,202)
【作者】台德艳
【作者单位】241000,安徽芜湖,安徽师范大学物理与电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.综合利用边缘和颜色特征的图像检索 [J], 黄学军;邢爱凤;解培中
2.基于内外边缘颜色特征的图像检索算法 [J], 郑秋梅;王红霞;闵利田
3.基于RGB颜色特征的印鉴图像预处理 [J], 彭烨;李霆
4.基于边缘和颜色特征的图像检索技术 [J], 郑秋梅;王红霞;刘康炜
5.基于RGB颜色特征的海报图像自动检索方法 [J], 王旭
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一种新的基于颜色的图像检索算法
ｏ ｅ ｎ ｔ ａ ｉ ｅ ｗ ｔ ｔ ｅ ｅ ｕ ￣ ｏ ｒｄ ｔ ｎ ｌ ｏｏ — ａ ｅ ｉ ｇ ｒ ｔ ｅ ａ， ｏ ｔｅ ａ ｅ ｆ ｌａ ｈ ｎ ｔ ｅ ｉｔ ｒ ｉ ｇ ｔ ｆ ｎ ｏ ｓ ｔ ｆ ｄ ｉｈ ｈ ｒ ｓ ｌ ｓ ｉ ｆ ｔ ｉ ｏ ａ ｃ ｌ ｒ ｂ ｓ ｄ ｍａ ｅ ｅ ｒ ｖ ｌ ｒ ｈ ｓ ｋ ｏ ｅ ｃ ｉ ｇ ｈ ｄ ｓ ｂｎ ａ ｉ ｉ Ｆ ｕ
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Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｄｕ ｔ ｈ ｓ ｍａ ｔ ａ ｅｗｅ ｎ ｏ ｌｖ ｌ ｆ ａｕ ｅ ａ ｄ ｉ ｈ ｌ ｖ ｌ ｓ ｍａ ｔ ｆａｕ ｅ ｆ ａ ｍａ ｅ ｐ ｏ ｌ ｒ ｅ ｏ ｔ ｅ ｅ ｎ ｉ ｇ ｐ ｂ ｔ ｅ ｌｗ－ ｅ ｅ ｅ ｔ ｒ ｎ ｈ ｇ － ｅ ｅ ｅ ｎｉ ｅ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｇ ， ｅ ｐ ｅ ａ ｅ ｃ ｃ
综合颜色和轮廓曲线特征的图像检索方法研究
， Ｓ ， ， 定义下 面 两个 指标来 即 ｍ＝Ｃ ０ｓ ，
Ｐ＝
（ ５） １
式 （ ６ 中的 Ｒ（ ｅａ ） 常称 为查全 率 ， Ｐ（ ｒｃｓ ｎ 通常 １） Ｒｃｌ通 １ 而 Ｐｅｉｉ ） ｏ
称 为查 准 率 。
表１ 的数 据表 明 ， Ｃ Ｃ Ｈ算法 的查全 率 比 Ｈ Ｈ
蠹
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纛 要 纛１ 嗉矽§ 远 ｉ ， ｃ 赣基 ◆ 一日 露 奠
。 －－
本 列 为 利 抖 ｊ ＣＣＨ方 法 榆 索 结 果
本列为利 Ｈ Ｈ方法检索结 果 Ｃ
本列为利用 Ｒ Ｈ方法检索结 果 Ａ
图７ 利用 Ｃ ＣＨ、 Ｈ及 Ｒ ＨＣ ＡＨ方法检 索的效果ＩＩ 窒
左右 ， Ｒ 比 ＡＨ算 法高 ６ ％左右 。 为了统 汁查 全率 和查 准率 与检索 图像 数 量关 系 ， 系统 将 每次查 询 由 １ 张改 为返 回 ５ 张 ， ６ Ｏ 并记录 每一 类 图像 出现 的次 一 序， 计算其平均查全率和查 准率 ， 如图 ８ 示。 所 图８ 表明 ， 图像 返 回结 果数据来 看 ， Ｃ 从 Ｃ Ｈ算法 的查 全率
成 。为 了验证 本文 算法 的有效 性 ， 其 与近期 相关 文献 所采 将
用 的检索算 法进行对比 。
（） １ 评价指标 的没定 实验 前先 对柃 索 图像 进行 人 工标 定 ， Ｉ 一 类别 的图像 记 Ｊ Ｊ
为 ｃ 系统检 索返 回的该类 别结 果图像 集记为 Ｓ ， 果图像 结 集 属于 的记 为 评价算法的有效性 ：
该 方法是 利用特征 点来 表示 图像的 颜色信 息 。图 ７ 是本 文 系
和查准率都好 于 Ｈ Ｈ算法和 Ｒ Ｃ ＡＨ算法 。实验 充分表明 ， 本文
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。
颜色特征提取
颜色特征提取
颜色特征提取是指从图像中提取出颜色特征的一种方法。
它是一种基于计算机视觉的技术，能够提取出图像中的一些有用的信息，如颜色、纹理和其他的颜色特征，从而实现图像的分类、检索等功能。
（二）颜色特征提取的常用方法
1.HSV颜色模型：HSV模式是一种将颜色表示为三个连续变量
H(Hue)、S(Saturation)、V(Value)的色彩系统，它可以以连续色调的形式来表达颜色，比RGB模式更加符合人眼的观感。
2.YUV颜色模型：YUV模型是一种将色彩表示为三个分量Y、U、V的方法，Y代表亮度(luminance)，U、V代表彩度(chrominance)。
YUV模型可以空间分解，即将一种颜色分解成YUV三个分量，从而便于计算机对色彩的处理。
3.GLCM纹理特征：GLCM是Gray-Level Co-occurrence Matrix 的缩写，指的是灰度共生矩阵，是用来描述图像纹理特征的一种常用算法。
它的原理是提取出灰度值相邻像素之间的关系，从而获取其空间结构和灰度分布特征。
（三）颜色特征提取的用途
1.图像分类：颜色特征提取技术可以提取出图像中的颜色特征，比如颜色、纹理和其他信息，从而可用于图像分类，帮助系统更好地理解图像。
2.图像检索：颜色特征提取可以用于图像检索，例如，在图像检索系统中，可以使用颜色特征提取技术来查找出与搜索图像最相似的
图像。
3.物体识别：颜色特征提取可以用作物体识别，例如，可以使用颜色特征提取技术来识别物体，帮助机器人以及自动检测软件更准确地识别物体。
颜色特征提取算法
颜色特征提取算法颜色特征提取算法是一种用于从图像中提取颜色信息的技术。
颜色是一种重要的视觉特征，广泛应用于图像处理、计算机视觉、人工智能等领域。
颜色特征提取算法可以帮助我们对图像进行分类、检索、分割等操作，提高图像处理的效率和准确性。
一、颜色空间颜色空间是用来描述颜色的数学模型。
常见的颜色空间有RGB、CMYK、HSV等。
在颜色特征提取算法中，选择合适的颜色空间对图像进行表示是非常重要的。
RGB颜色空间是由红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三原色组成的，它是最常用的颜色空间之一。
RGB颜色空间适合用于显示器显示，但对于颜色特征提取来说，它的表达能力相对较弱。
HSV颜色空间是由色调(Hue)、饱和度(Saturation)、亮度(Value)三个分量组成的。
HSV颜色空间可以更好地表示颜色的感知属性，因此在颜色特征提取算法中被广泛应用。
二、颜色直方图颜色直方图是一种常用的颜色特征提取算法。
它通过统计图像中各个颜色的像素数量来描述图像的颜色分布情况。
颜色直方图可以分为灰度直方图和彩色直方图两种。
灰度直方图是指将图像转换为灰度图后，统计各个灰度级别的像素数量。
灰度直方图可以用于描述图像的亮度分布情况，但无法准确表示颜色信息。
彩色直方图是指将图像在某个颜色空间下，统计各个颜色分量的像素数量。
彩色直方图能够更准确地描述图像的颜色分布情况，因此在颜色特征提取中更为常用。
三、颜色矩颜色矩是一种基于颜色矩阵的颜色特征提取算法。
颜色矩可以描述图像的颜色分布、对比度、偏斜度等属性。
其中，一阶颜色矩描述图像的平均颜色分布情况；二阶颜色矩描述图像的对比度和相关性；三阶颜色矩描述图像的偏斜度和峰值。
通过计算图像的颜色矩，可以得到一个综合的颜色特征向量，用于图像分类、检索等任务。
四、颜色滤波器颜色滤波器是一种基于颜色滤波的颜色特征提取算法。
它通过选择特定的颜色滤波器，对图像进行滤波操作，提取出感兴趣的颜色信息。
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：
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基于颜色特征图像检索
基于颜色特征图像检索技术是一种常用的计算机视觉技术，其主要目的是根据图像的颜色特征对目标图像或相似图像进行检索。
本文将介绍颜色特征图像检索的一般流程和关键技术。
一、颜色特征提取
颜色特征是图像检索的重要特征之一。
在颜色特征提取方面，目前有许多方法可供选择，包括直方图、颜色均值、颜色协方差矩阵等。
其中，直方图是最常用也是最简单的颜色特征提取方法之一。
它可以对图像中每个像素的颜色值进行统计，获得不同颜色的出现次数，进而形成颜色直方图。
在实现颜色直方图时，一般采用离散化颜色空间的方法将图像转换为灰度图像或颜色空间。
常用的颜色空间包括RGB、HSV、LAB等。
离散化颜色空间还可以进行一些优化处理，例如将颜色空间划分为若干小块，以减少计算量。
二、特征向量量化
特征向量量化是将颜色直方图转换为方便计算和比较的向量表示的过程。
颜色直方图通常是一维的，而特征向量表示可以是任何维度。
特征向量量化的目标是通过将直方图从一维投影到多维空间中，使得向量在这个空间中更容易分离和分类。
在特征向量量化方面，常常采用的方法是利用聚类算法，例如K-Means，将颜色直方图分成若干个聚类中心，并将颜色直方图映射到每个聚类中心的空间中。
这样，颜色直方图可以用它在每个聚类中心上的投影（即用每个聚类中心的坐标来表示颜色直方图）来表示。
三、相似度度量
相似度度量是用于量化两个特征向量之间的相似度的方法。
在颜色特征图像检索中，最常用的相似度度量方法是欧氏距离和余弦相似度。
对于欧氏距离，它通常被定义为两个向量之间所有元素差的平方和的平方根。
对于余弦相似度，它通常被定义为两个向量之间的夹角余弦值。
四、图像检索
通过上述步骤进行颜色特征提取、特征向量量化和相似度度量后，可以利用检索算法对目标图像进行检索。
常用的检索算法包括基于单幅图像的检索方法和基于多幅图像的检索方法。
基于单幅图像的检索方法通常是通过将查询图像的特征向量与图像数据库中所有图像的特征向量进行比较，然后从数据库中找到与查询图像最相似的图像。
基于多幅
图像的检索方法则是通过利用相似度度量对多个目标图像进行比较，并将它们排序以
便于检索。
除了基于颜色特征的图像检索方法外，还有其他图像特征检索方法可供选择，例如纹理特征、形状特征等。
将不同的图像特征结合起来进行综合检索也是一种常用的
方法。
总之，基于颜色特征的图像检索技术是一种非常有效的计算机视觉技术。
它可以通过颜色直方图提取、特征向量量化和相似度度量等步骤实现对目标图像的高效检索，同时可为其他图像处理和计算机视觉任务提供有力支持。