基于颜色直方图的图像检索 开题报告
图像数据库的检索的开题报告
图像数据库的检索的开题报告开题报告：图像数据库的检索一. 研究背景随着互联网的快速发展和普及，大量的数字图像数据被广泛地使用。
这些数字图像数据的管理和检索成为人们关注的焦点。
在日常生活中，我们使用网络搜索引擎查询图像的需求越来越高，但仅仅通过关键词来检索图像仍然存在着很多的限制，诸如语义误差，检索结果质量不高等问题都需寻求更科学的方法去解决。
因此，如何有效地管理和检索海量的数字图像数据，成为计算机科学领域中一个研究热点和挑战。
二. 研究意义图像检索技术能够为我们提供更快捷、准确的图像数据信息，大大增加了图像的利用率，更好地完成了图像数据的搜索。
而现今数字图像数据库的存储形式多种多样，包括卫星图像、地理拍摄图像、人工制作的数字美术作品等等。
如何提高图像数据库的检索准确度和速度是一个紧迫的问题。
因此，开展图像数据库检索的研究具有很高的研究价值和实际意义。
三. 研究内容本研究着重解决以下三个问题：1.图像特征提取：对于各种形式的数字图像数据库，如何自动地对图像进行特征提取，以便于后续的图像检索？2.图像相似度比较：如何量化图像之间的相似度？目前常用的方法包括欧几里得距离、余弦相似度等等，如何找到一种适合不同类型图像的方法？3.图像检索算法：如何设计一种高效的图像检索算法来加速海量图像的检索过程？常用的图像检索算法包括基于内容的图像检索算法、局部特征匹配算法、深度学习方法等等。
四. 研究方法本研究将采用以下方法进行：1.文献综述：对于图像检索方面的研究成果进行全面的综述，包括图像特征提取、相似度比较、图像检索算法等方面，对各种算法的优缺点进行详细分析。
2.数据集构建：我们将自行构建一个数字图像数据库，包括卫星图像、交通图像、美术作品等不同类型的图像样本。
这些数据将用于对算法的评估和比较。
3.算法实现和分析：本研究实现几种常用的图像检索算法，包括基于内容的图像检索算法、局部特征匹配算法、深度学习方法等等，并使用构建的数字图像数据库进行实验，评估各种算法的性能和效果。
基于颜色特征的图像检索技术研究
2、深度学习方法
近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。本次 演示采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行特征 提取和匹配。首先，将库中图像输入到 CNN中进行训练，
得到一个能够表达图像特征的神经网络模型；然后将待检索图像也输入到神经 网络模型中，得到其特征向量；最后，采用欧氏距离或余弦相似度等方法计算 待检索图像和库中图像的特征向量之间的距离，找出最相似的图像作为检索结 果。
引言
随着多媒体技术的迅速发展，图像数据的应用越来越广泛，如何快速准确地检 索出用户所需的图像成为一个重要的问题。颜色特征是图像中最直观和重要的 特征之一，基于颜色特征的图像检索方法具有简单、直观、易于理解等优点，
因此具有广泛的应用前景。然而，传统的基于颜色特征的图像检索方法存在一 些问题，如特征提取速度较慢、准确性不高、查全率较低等。因此，本次演示 旨在研究一种高效的基于颜色特征的图像检索方法，提高检索性能。
颜色特征提取
颜色特征提取是图像检索的关键步骤之一，直接影响到检索的准确性和查全率。 本次演示采用颜色空间的转换和特征点的提取方法来提取图像的颜色特征。具 体步骤如下：
1、颜色空间的转换
颜色空间是描述图像中颜色的一种方式。常见的颜色空间包括 RGB、HSV、 Lab等。本次演示将图像从 RGB空间转换到 HSV空间，使得颜色的表示更加直 观，同时将颜色信息与亮度信息分开，提高特征提取的准确性。
匹配与检索
在提取出图像的颜色特征后，需要进行特征匹配和检索。本次演示采用传统的 匹配方法和深度学习方法进行特征匹配和检索。
1、传统匹配方法
传统的匹配方法包括欧氏距离、余弦相似度等。本次演示采用欧氏距离作为匹 配指标，计算待检索图像和库中图像的特征向量之间的距离，根据距离的大小 判断两幅图像的相似度。
基于颜色特征的图像数据库检索系统开发
基于颜色特征的图像数据库检索系统开发摘要目前图像检索技术主要分为两大类：基于文本的图像检索(Text-based Image Retrieval）和基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval）。
本课题主要研究基于内容的图像检索技术，其中侧重于颜色特征的研究和学习。
基于内容的图像检索是指直接根据图像内容的各种特征进行检索，它的研究目标是提供在没有人参与的情况下能自动识别和检索与目标图像的特征相同或相似的图像。
通过对该领域的研究可以深刻地理解图像重要特征的算法。
基于内容的图像检索是一种利用图像的视觉特征(颜色、纹理、形状等)进行图像检索的技术。
本论文所开发的图像检索的体系结构可以划分为两个部分:颜色特征提取和图像检索。
颜色特征提取主要负责提取图像的各种低级视觉特征建立图像的特征向量，图像检索主要负责对查询样本图像和图像库中的图像进行相似性计算以便找到目标图像。
在本文中将主要论述基于颜色特征的图像检索系统的开发过程，以及颜色特征的理论知识。
最后的实验结果和分析证明了本文所开发图像检索系统是有效的和高效的。
关键词：图像检索，颜色空间，直方图，特征提取ABSTRACTImage retrieval technique mainly is divided into two major types currently: text-based image retrieval and content-based image retrieval.This topic mainly studies a technique according to content-based image retrieval, particular emphasis on in the research and study of color feature. Content-based image retrieval is that direct carry on an retrieval according to various characteristic of picture contents. The research target is provide automatically identify and retrieve the target image of characteristic homology or the picture of likeness under the situation that no one participate. By way of the research in this field, I can deeply comprehend the arithmetic of image important characteristic.CBIR is an image retrieval technique, which synthesizes various visual features in digital image, such as color, textual, and shapes features. Generally, the image retrieval system I developed is divided into two different sub-systems: feature extraction system and image retrieval system. The former was mainly devised to acquire low-level visual features and to construct image feature vector; while the later to make enquiry to sample image database and to retrieval object images by calculating the similarity functions.In this article, mainly discuss the development process of the system according to the image retrieval of the color characteristic, and the theories of the color characteristic. The experiment of the end test result proved that this image retrieval system is valid with efficiently.Keywords：Image retrieval, Color space, histogram, feature extraction目录第1章绪论基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval CBIR）技术兴起于近几年，它主要是为了客服基于文本的图像检索（Textual-based Image Retrieval TBIR）技术的缺点而出现的[8]。
基于Lab颜色空间及环形直方图的图像检索
1. Lab颜色空间简介 基于颜色的检索算法， 常用的颜色空间有 Munsell 颜色 空间、 CIE颜色空间、 YUV颜色空间 、 HSV 颜色空间等 。其中 CIE Lab颜色空间， 因为其具有感知上的均匀性， 与人们对颜 色的感知非常接近， 所以我们也称其为均匀颜色空间， 即视 觉上近似的两种颜色在Lab空间上位置相邻。它还具有欧式 距离不变性， 即视觉上差异较小的两种颜色在 Lab空间上的 欧式距离较小，而视觉上差异较大的两种颜色对应的欧式 在Lab颜色空间内实现基于颜色的图像 距离也较大。因此， 检索具有一定的意义。 该空间由亮度通道 L、 红绿颜色通道 a、 蓝黄颜色通道 b 组成。亮度通道L表示颜色的明暗程度， 主要受光源强弱影 响， 所以在检索中， 该分量将不计算在内。a通道表示从红色 至绿色的范围， b通道表示从蓝色至黄色的范围。 a和b的值域 127]， 其中， a=127就是红色， 渐渐过渡到-128， 就 都是[-128， 变成绿色。 同样道理， b=+127是黄色， -128是蓝色。 所有的颜 色就是由这三个分量组合而成。现有的基于Lab空间的图像 检索算法[1， 3]， 采用将a， b通道混合在一起的色度直方图来
本文主要探讨基于颜色特征的检索， 在以后的研究中， 可以再加入纹理， 形状等多个特征， 并且加入感兴趣区域 。 对于待检索图像，我们想要的可能只是里面的某个区域或 某个对象， 这时候可以给用户选择权， 让用户用鼠标选取一 个矩形区域作为感兴趣区域，然后以感兴趣区域作为待检 则可以不 索对象， 忽略其他区域。如果对整幅图都感兴趣， 选。结合了感兴趣区域可以使检索的结果更接近用户的预 期。在检索系统的设计上， 可以采用特征权重动态设定， 即 让用户自己设定每个特征的所占的比重 。比如用户想要的 是与待检索图片纹理接近的图片，就可以提高纹理特征的 比重， 如果想要颜色接近的， 则提高颜色特征的比重 。这样 将使检索结果更接近用户的预期， 达到更好的检索效果。
基于内容的图像检索方法研究的开题报告
基于内容的图像检索方法研究的开题报告一、选题背景及研究意义现今互联网上产生了大量的图片数据，如何更快地准确地检索图像的内容成为了一个重要的研究领域。
基于内容的图像检索方法是一种基于图像内容的相似性匹配，从而实现在大规模的图像数据库中快速定位特定图像的方法。
在互联网时代，越来越多的信息以图像的方式存在。
如何快速、准确地从海量图像库中检索到需要的图像，就成为了当前图像检索领域面临的一大难题。
基于内容的图像检索技术具有操作简单、高效快速、精度高、结果准确等优点，已经被广泛用于许多领域，如医学图像识别、面部识别、车牌识别等。
然而，由于图像内容复杂多样，基于内容的图像检索技术还存在一定的局限性和挑战，如提高检索的准确性和普适性，增强图像数据的拟合能力。
二、研究内容本文旨在对基于内容的图像检索方法进行探索和研究。
主要研究内容包括以下方面：1. 基于特征提取的图像检索方法研究：通过对图像特征进行提取和描述，来实现图像相似度匹配，包括传统的色彩、纹理、形状等特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法，并对其特点和应用进行比较和分析。
2. 基于感知哈希的图像检索方法研究：通过感知哈希算法，将图像特征向量量化为二进制编码，实现图像相似度计算，在保证检索精度的同时，降低图像检索的时间复杂度。
3. 基于深度学习的图像检索方法研究：深度学习是当前图像处理领域最热门的技术之一。
通过卷积神经网络提取特征，构建图像特征空间，实现图像相似度匹配，并研究深度学习技术在基于内容的图像检索中的应用方面。
三、研究方法本文采用文献研究和实验研究相结合的方法，通过调研已有的基于内容的图像检索方法，分析其优缺点和适用范围，并结合具体应用场景，选取适合的图像特征提取算法和图像相似度计算方法。
同时，利用公开的图像数据集构建实验平台，评估不同图像检索算法的性能和检索效果，并对实验结果进行分析和讨论。
四、预期成果1. 完成基于内容的图像检索方法的探索和研究，深入分析各种算法的特点和适用范围，并对其进行比较和优化。
基于颜色分析的图片搜索与检索系统研究
基于颜色分析的图片搜索与检索系统研究摘要：随着数字图像的快速增长，图片搜索与检索成为了十分重要的研究领域。
本文基于颜色分析，探讨了如何设计一种高效准确的图片搜索与检索系统。
首先介绍了颜色特征的表示与提取方法，然后详细描述了系统的整体架构和实现流程。
接着，针对当前颜色分析技术存在的挑战和不足，提出了改进的思路与方法，并进行了实验验证。
最后，通过对系统性能的评估与分析，展望了未来的研究方向。
1. 引言图片搜索与检索是一项具有挑战性的任务，尤其是在面对海量图片时。
现有的基于文本和内容的方法在准确性和效率上都面临着一些限制。
为了解决这些问题，本研究提出了一种基于颜色分析的图片搜索与检索系统，以提高搜索的准确性和效率。
2. 颜色特征的表示与提取方法颜色是图像中一种基本且重要的特征，准确地表示和提取颜色特征对于图片搜索与检索非常关键。
在本研究中，我们采用了两种常见的颜色表示方法：颜色直方图和颜色矩。
2.1 颜色直方图颜色直方图是一种统计图形，用于表示图像中各种颜色的出现频率。
我们基于该方法构建了一种颜色特征描述子，通过计算图像在不同颜色空间中的像素分布来表示其颜色特征。
2.2 颜色矩颜色矩是一种用于描述图像颜色分布和纹理特征的统计工具。
我们通过计算图像的色彩矩来提取其颜色特征，并将其用于图片搜索与检索。
3. 系统架构和实现流程为了实现基于颜色分析的图片搜索与检索系统，我们设计了以下架构和流程。
3.1 系统架构系统架构包括数据预处理、颜色特征提取、数据库建立和检索模块。
数据预处理模块对输入的图像进行去噪和尺寸调整，为后续处理做准备。
颜色特征提取模块通过计算图像的颜色直方图和颜色矩提取其特征。
数据库建立模块将提取的特征存储到数据库中，以便进行检索。
检索模块接收用户输入的颜色特征，并从数据库中检索与之最相似的图像。
3.2 实现流程实现流程包括图像预处理、颜色特征提取、数据库建立和图像检索。
在图像预处理阶段，我们通过去噪和尺寸调整对输入图像进行预处理。
基于内容图象检索系统的设计与实现的开题报告
基于内容图象检索系统的设计与实现的开题报告一、项目背景在日常生活与工作中，我们经常需要进行图像检索。
例如，从图片库中找出一张特定的图片，或者根据某些特征找到相似图片。
内容图像检索系统是一种解决这个问题的方法。
该系统可以根据图像的内容（颜色、纹理、形状等特征）进行检索，并返回与查询图像相似的图像列表。
二、项目目的和意义本项目旨在设计和实现一套内容图像检索系统，可以用于各种场景下的图像检索。
该系统可以应用于数字图书馆、图片库、医学影像系统等。
此外，该系统的设计和实现也有助于研究图像检索算法和技术的发展。
三、项目技术路线本系统的技术路线包括图像特征提取、相似度度量和机器学习等方面。
1. 图像预处理首先需要对输入的图像进行预处理，例如去除噪声、裁剪、缩放等操作。
同时，还需要将图像转换成灰度图或者彩色图，方便后续的特征提取。
2. 图像特征提取图像的特征提取是内容图像检索系统中最关键的部分。
一般来说，图像的特征可以包括颜色、纹理和形状等。
对于颜色特征，可以使用颜色直方图或者颜色矩等统计特征进行表示。
对于纹理特征，可以使用局部二值模式（LBP）或者方向梯度直方图（HOG）等方法进行表示。
对于形状特征，可以使用基于轮廓描述符（Shape Descriptor）等技术进行表示。
3. 相似度度量对于图像的特征，需要进行一定的相似度度量，以确定图像之间的相似程度。
常用的相似度度量方法包括欧式距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数等。
4. 机器学习内容图像检索系统中可以使用机器学习方法来提取和匹配图像特征。
机器学习可以通过大量的训练数据来学习图像特征之间的关系，从而提高检索准确度。
四、项目预期结果本项目的预期结果包括设计和实现一套内容图像检索系统，并针对系统的性能、检索准确度等方面进行评估。
同时，还将对项目中使用到的技术进行总结和提炼，以便更好地推广应用。
五、项目进度安排本项目的进度安排如下：阶段一：调研和需求分析（2周）1. 调研相关技术和应用领域2. 分析用户需求和系统功能阶段二：系统设计和算法实现（6周）1. 进行图像特征提取和相似度度量2. 设计和实现机器学习模型3. 开发系统前端和后台阶段三：测试和优化（2周）1. 对系统进行性能测试2. 分析测试结果并进行优化阶段四：系统文档和论文撰写（2周）1. 撰写系统使用手册和技术文档2. 撰写论文并提交总计12周。
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
徐红霞;郑龙;王厅列;赵晓东;曾翰表;李方洲
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2009(005)031
【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.
【总页数】4页(P8801-8804)
【作者】徐红霞;郑龙;王厅列;赵晓东;曾翰表;李方洲
【作者单位】温州大学,物理与电子信息学院,浙江,温州,325027;温州大学,物理与电子信息学院,浙江,温州,325027;温州大学,物理与电子信息学院,浙江,温州,325027;温州大学,物理与电子信息学院,浙江,温州,325027;温州大学,物理与电子信息学院,浙江,温州,325027;温州大学,物理与电子信息学院,浙江,温州,325027
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统 [J], 韦素云;吉根林
2.基于改进颜色直方图和灰度共生矩阵的图像检索 [J], 吴庆涛;曹再辉;施进发;;;;
3.基于HSI色彩空间累加直方图的图像检索算法 [J], 王剑峰;肖国强;江健民
4.基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索算法 [J], 于永健;王向阳;吴俊峰
5.基于HSI颜色空间统计直方图的图像检索 [J], 徐红霞;郑龙;王厅列;赵晓东;曾翰表;李方洲
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南京邮电大学毕业设计(论文)开题报告 题 目 基于颜色直方图的图像检索系统的设计与实现 学生姓名 班级学号 专业 提纲(开题报告2000字以上)： 1. 对指导教师下达的课题任务的学习与理解 2. 阅读文献资料进行调研的综述 3. 根据任务书的任务及文献调研结果，初步拟定的执行（实施）方案（含具体进度计划） 1. 对指导教师下达的课题任务的学习与理解 从20世纪70年代开始，图像检索的技术就已经开始。传统的文本检索技术，是通过关键字式的提问查询，可以检索的关键字有图像名称、图像尺寸、压缩类型、作者、年代等图像标引。到90年代以后，多媒体信息迅速膨胀，全世界的数字图像的容量以惊人的速度增长，这些图像分布在世界各地，它们都是无序、无索引的。要检索靠传统技术全部都要人工标注，而人工标太主观，不确定，不同人，不同语种，对同一幅图像的理解不同，标注描述就会千差万别。而且随着数据库数以万计地增加，人们寻找资料变得非常耗时，造成资源无法有效利用。因此人们提出了一种新的对图像内容语义的检索技术——基于图像内容的检索CBIR（Contented-Based Image Retrieval），它不需要用户的参与，而利用图像自身的特征，如颜色、纹理、形状等特征来进行检索，具有较强的客观性。 基于内容图像的检索CBIR主要依据图像的画面内容特征和主题对象特征来进行检索。由图像分析软件对输入的图像先进行图像分析，根据图像自身所包含的颜色(灰度)、纹理、形状、空间关系等特征以及这些特征的组合，自动抽取特征，在将输入图像存入图像库的同时将其相应的特征向量也存入与图像库相连的特征库。在进行检索图像时，对每一幅给定的查询图，进行图像分析，并提取图像特征向量，利用基于这些特征定义的特征度量函数计算或评价特征之间的相似性，将该图像的特征向量和特征库中的特征向量进行匹配，根据匹配的结果搜索图像库中将最相似的一些检索结果就可以提取出所需要的检索图，返回给用户。CBIR的目的不是去理解或识别图像目标，它所关注的是能否基于内容快速发现信息，旨在对视觉信息提供强有力的描述，实现视觉信息的结构化，在用户可以接受的响应时间内从图像库中查询到符合要求的图像，最终达到用户对这些视觉信息内容自由访问的目标。 在图像的形状、颜色、纹理等特征中，颜色特征是最显著、最可靠、最稳定的视觉特征，是人识别图像的主要感知特征。相对于几何特征而言，颜色对图像中子对象的大小和方向的变化都不敏感，具有相当强的鲁棒性。同时，在许多情况下，颜色又是描述一幅图像最简便而有效的特征。人们对于一幅图像的印象，往往从图像中颜色的空间分布开始。所有这些都促使颜色成为基于内容的图像检索所采取的主要手段之一。 颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。直方图中的数值都是统计而来，描述了该图像中关于颜色的数量特征，可以反映图像颜色的统计分布和基本色调；包含了该图像中某一颜色值出现的频数，而丢失了某象素所在的空间位置信息。颜色直方图可以是基于不同的颜色空间和坐标系。最常用的颜色空间是RGB颜色空间，原因在于大部分的数字图像都是用这种颜色空间表达的。然而，RGB空间结构并不符合人们对颜色相似性的主观判断。因此，有人提出了基于HSV空间、Luv空间和Lab空间的颜色直方图，因为它们更接近于人们对颜色的主观认识。其中HSV空间是直方图最常用的颜色空间。它的三个分量分别代表色彩（Hue）、饱和度（Saturation）和值（Value）。 本课题研究的重点是：1、数学模型。数学模型是CBIR系统的核心，它决定了CBIR所能支持的查询类型和检索性能。建立的数学模型要充分反映图像对象的内容，反映与领域无关的和能够有效存储的物理特性及逻辑特征。2、颜色直方图特征提取。特征提取是基于内容的图像检索的基础。特征提取算法应简单易用，且具有自动提取的功能，所选择的特征应尽可能表达原始图像的信息，同时可以借助一些先进的数学工具来提取图像特征。3、检索技术。在对图像的检索中，最主要的方式是相似性检索。即在图像数据库中找到与给定图像最为相似的一幅。它的一般做法是提取出图像的特征建立特征库。由于图像特征一般都是高维的矢量数据，所以这时图像检索就转化为对空间数据库中高维数的近邻检索问题。为了能够高效的进行数据特征索引，从而实现图像信息的检索，目前对索引技术的研究主要集中在降低索引维数和建立良好的索引方法上。 本课题研究实现的目标是：1. 设计颜色直方图特征提取算法；2. 设计和建立特征数据库；3.设计与实现检索匹配算法；4. 交互界面设计与实现，并应用编程语言（VC++）设计并实现基于颜色直方图的图像检索系统，并形成相关文档。 2. 阅读文献资料进行调研的综述 1、基于内容的图像检索(CBIR) 所谓基于内容图像的检索是指由图像分析软件对输入的图像先进行图像分析，根据图像中物体或区域的颜色(color)、形状(shape)或纹理(texture)等特征以及这些特征的组合，自动抽取特征，在将输入图像存入图像库的同时将其相应的特征向量也存入与图像库相连的特征库。在进行检索图像时，对每一幅给定的查询图，进行图像分析，并提取图像特征向量。将该图像的特征向量和特征库中的特征向量进行匹配，根据匹配的结果到图像库中搜索就可以提取出所需要的检索图。 基于内容的图像检索是一个逐步求精的过程，大致可以经过以下几个步骤： (1)特征提取。对图像数据进行自动或半自动的特征提取，提取用户感兴趣的、适合检索要求的特征。特征提取可以是全局性的，如整幅图像，也可能是针对某个目标，如图像中的子区域等。 (2)图像匹配。在选取了特征之后，需要选择或寻找适当的判别准则，从而判断出待识别的图像的特征与数据库中的哪些图像的特征最接近。常用的度量准则是距离度量法。 (3)结果输出。将满足一定相似性条件的一组候选结果按相似度大小排列后返回给用户。 (4).特征调整。对系统返回的结果可通过浏览来挑选，直至找到满意的结果，或从候选结果中选择一个示例，经过特征调整，形成一个新的查询。 2、颜色的度量体系 颜色度量体系（color system），也叫做颜色制或者叫做颜色体制，实际上就是人们组织和表示颜色的方法。组织和表示颜色的方法主要有两种：一种是颜色模型，一种是编目系统。颜色模型是用简单方法描述所有颜色的一套规则和定义。颜色空间是颜色模型最普通的例子，RGB、CIE XYZ、CIE LAB、CMYK等。 3、特征特征与颜色提取 颜色特征与图像中的物体或场景十分相关，它定义明确，抽取容易，对图像本身的尺寸、方向、视觉的依赖性较小，具有尺度不变性、旋转不变性和位置不变性等特点，对图像的描述最简便而有效，在图像的各种特征中最显著、可靠和稳定，是人识别图像的主要感知特征。 颜色的特征表达首先依赖于所选用的颜色模型，不同的颜色模型，不同的具体应用，要与 之适应的颜色模型，最好选择与人的感觉相一致的颜色空间。然后采用一定的量化方法将颜色特征表达为向量的形式，最后定义一种相似度（距离）标准用来衡量不同图像之间在颜色上的相似性，进行相似度比较。颜色特征的表达方式有多种，一般常用的表示为颜色直方图、二值颜色集、模糊颜色直方图等。特征提取是图像分析和识别的基础。特征提取的方法是决定图像检索系统效率的关键。 4、颜色直方图 颜色直方图是颜色信息的函数，其核心思想是在一定的颜色空间中对图像各种颜色出现的频数进行统计，颜色直方图描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即图像的对象或物体。它的优点就在于它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 颜色直方图可以基于不同的颜色空间和坐标系，最常用的是RGB颜色空间，因为大部分的数字图像都是用RGB颜色空间表达的。基于RGB颜色空间表示时，彩色图像的直方图可以用R、G、B三个单色的直方图或联合分布直方图来表示。用三个单色直方图表示时，各个直方图表示的是图像在这种颜色分量的统计分布，总共有三个不同的概率分布。而彩色图像用一个RGB颜色直方图表示时，其统计的是不同颜色出现的频数，以色彩作为横坐标，纵坐标为色彩出现的频数。 在RGB颜色空间中，颜色直方图可以看成是一个离散函数，即
(),knHkn (0,1,...,1kL)
其中，k表示图像的特征取值，L表示特征可取值的个数，凡表示图像中具体征值为k的像素个数，n表示图像像素的总个数。 3. 根据任务书的任务及文献调研结果，初步拟定的执行（实施）方案（含具体进度计划） 第十二周～第十四周：熟悉目标任务，完成开题报告。 第十五周～第十七周：查找资料，初步了解认知基于图像内容的检索CBIR的基本原理、颜色直方图和相关算法的基本概念、检索匹配的基本知识学习。 第十八周～下学期第三周：理解颜色特征提取方法及相似性度量方法。 第四周～第五周：比较各种算法的优缺点并选择最佳的算法，完成翻译任务。 第六周～第九周：根据算法理论写出程序，进行仿真和分析。 第十周～第十二周：撰写论文并完成相关文档。 第十三周～第十五周：准备答辩。 4. 参考文献 【1】何清法“基于内容的图像分析与检索关键技术的研究”，中科院计算所博士论文，2001 【2】曹奎。基于颜色的图像检索技术研究。华中科技大学博士论文。2002 【3】M Flickner， Harpreet Sawhney， Wayne Niblack， Jonathan Ashley. Query by image and video content: The QBIC system. IEEE Computer， Volume: 28，Issue: 9， Sept.1995， pp23—32。 【4】庄越报. 智能多媒体信息分析与检索的研究[D].浙江大学博士论文 .1998. 【5】李鹏杰，杨树元.一种基于内容的图像检索系统ImageHunter[J].微机计算机 应用 .2001， (5):139-141. 【6】王绍棣.基于内容特征的图像和视频检索系统[J].计算机工程与应用. 2001， (7):113-117. 【7】徐杰，施鹏飞。基于内容的图像检索技术[A]。中国图像图形学报。2003.9：978页。 【8】(美)[A.S.潘迪]AbhijitS.Pandya，(美)[R.B.梅西]RobertB.Macy著；徐勇等译.“神经网络模式识别及其实现”，北京 ：电子工业出版社，1999.6. 【9】庄越挺，潘云鹤.基于内容的图像检索综述，模式识别与人工智能，1999年6月第12卷第2期，pp. 170-177 【10】白雪生、徐光佑、史元春.基于内容检索的一种中间表达机制.软件学报，1999年4月第10卷第4期，pp. 400-405