基于圖像全局和局部顏色特征的圖像檢索

陳雅芳，薛清福，陳方芳，陳旭東

陳雅芳，薛清福/泉州醫學高等專科學校講師（福建泉州362000）；陳方芳，陳旭東/泉州黎明職業大學講師（福建泉州 362000）。

一、前言

21世紀互聯網技術與多媒體技術突飛猛進發展，與此同時圖像檢索問題日益突出，其主要體現在三個方面：第一，怎樣做到高效率、高質量刻畫圖像；第二，怎樣準確、全面地表達出圖像內容；第三，怎樣利用數據結構反映出圖像各類特征等。近年來，盡管各國不斷加大對圖像檢索相關問題研究投入，但受諸多不穩定性因素的影響，以致圖像檢索仍始終圍繞單一特征為中心進行，未能夠取得實質上的突破。

這里提出了一種新型的圖像檢索方法——基于圖像全局和局部顏色特征的圖像檢索。該種圖像檢索方法既能夠準確、全面地表征圖像，又因依托于人眼視覺特征而使得檢索效率大大提高。首先，將全局顏色特征定位于從符合視覺感知特征的顏色空間中獲取的圖像顏色均值與方差；其次，對圖像進行子塊劃分，并借助高斯加權系數對各子塊進行加權；再次，將局部顏色特征定位于通過對各子塊進行加權取得均值，之后對均值予以二值化便可獲取到顏色位圖，同時對各圖像子塊進行垂直與水平處理；最后，融合全局顏色特征與局部顏色特征進行圖像檢索。

為了有效地組織、管理、瀏覽、檢索圖像數據庫筆者，筆者提出了一種綜合全局統計特征和局部二值位圖特征的圖像檢索算法。分別計算圖像R、G、B三通道的均值和方差，獲取了圖像的全局統計特征。然后，根據塊截斷編碼思想，將圖像劃分成4X4的圖像子塊，同樣計算其均值。若塊均值大于圖像全局均值，則該塊設為“1”，否則，設為“0”，由此，得到圖像的二值位圖特征。最后，對歸一化的特征進行有機融合并采用最佳相似匹配函數進行檢索。實驗結果表明：綜合兩種特征的效果比使用單一特征的效果好；和同類算法相比，該算法魯棒性好，前100幅圖像的平均檢索準確率達到63%，相對本文提到的另外兩種算法都提高了4%以上。

二、圖像內容描述

圖像內容描述作為基于全局與局部顏色特征圖像檢索的重要組成部分，其由顏色特征描述、紋理特征描述、形狀特征描述及空間分布特征描述等部分共同構成，具體內容表現為：

（一）顏色特征描述

顏色特征是應用最早、最廣泛的一種低級特征，與其他因素相比，提取顏色特征步驟較容易，其原因在于色彩具有直觀性，較易引起人們的注意。實踐表明，顏色特征的提取取決于所選色彩空間，由于某些色彩空間與人感觀不相符，所以僅部分色彩空間符合描述顏色特征要求。通過深入分析發現，可將色彩空間模型劃分為兩部分，包括面向硬設備的色彩空間模型與面向視覺感知的色彩空間模型，對于前者以RGB模型為代表，該模型為當前應用最為廣泛的一種色彩空間。通常情況下，RGB的取值范圍控制在0～255，如RGB為（255，255,255）時表示為白色，RGB 為（0,255,0）時表示為綠色，此外，為保證顏色特征描述準確性，應對R、G、B值進行歸一化處理。對于后者以HIS模型為代表，其中H表示色度，即人對色彩的感受；S表示飽和度，即顏色的深淺；I表示為亮度。值得注意的是HIS模型通常將分開處理彩色信息與灰度信息，所以HIS色彩模型通常用于分析與描述彩色圖像。除此之外，YCbCr、Lab及CMYK等也是重要的色彩空間。

（二）紋理特征描述

紋理作為一種重要的視覺特征，與人類內心感受具有密切的聯系，通常無法運用語言進行描述，所以長期以來國內外均未對紋理給出明確定義。一般而言，圖像類別不同，其紋理存在較大差異。實際上，紋理特征既能夠準確描述像素空間分布的某種規律性，又能夠全面反映出圖像區域內多個像素間的聯系。有的學者指出，紋理實質上為區域像素依照一定規律組合形成的模式；還有的學者認為紋理為相鄰或相近像素相互交織形成的圖案。

近年來，在多位知名學者的努力下，我國紋理特征的研究突飛猛進發展，并形成了多種有效的紋理特征提取手段，如小波紋理、灰度共生矩陣等，其中以灰度共生矩陣最為常用，即該種紋理特征提取手段為圖像亮度變化的二階統計，用于揭示相似像素之間的亮度分布與位置分布性質，而運用共生矩陣獲取到的特征參數能夠準確反映出圖像紋理變化狀況，具體體現在四個方面，包括能量、對比度、相關性及熵等。

（三）形狀特征描述

形狀作為一種描述圖像內容的特征，重在反映圖像的骨架與輪廓。一般而言，對形狀特征提取前必須進行圖像分割處理，若分割效果不好，必然會影響到形狀特征提取的高效性；另一方面，若著眼于多視角觀察圖像，可能會導致目標形狀差距較顯著，故而應保證所提取的形狀特征同時滿足旋轉、平移及縮放不變性等。實際上，形狀特征最常應用于手繪草圖檢索、文字圖像檢索、商標檢索及醫學圖像檢索等多方面。

截止當前，國內外已形成多種形狀提取方法，包括邊緣直方圖法、小波輪廓表示法、不變矩法及小波重要系數法等。

（四）空間分布特征描述

空間分布特征主要用于描述用戶所感興趣的目標或物體在圖像中的位置信息。我國通常運用下述兩種方法提取空間分布特征：（1）基于分割的空間分布特征提取方法，即該類方法實質上是借助自動分割算法實現圖像區域劃分，同時從圖像場景中挖掘多個目標，之后依托于目標的坐標及其相對位置索引圖像；（2）基于分塊的空間分布特征提取方法，即該類方法的實施步驟表現為：一是對圖像進行劃分，使其成為多個子塊，之后對每個圖像塊的特征進行提取；二是依照上下左右的順序索引圖像塊。

空間分布特征反映圖像中目標的位置信息，此外還能夠揭示出不同目標間的相對關系。受目標位置與目標間關系不確定性的影響，致使必須借助語義實現空間分布特征描述。

三、基于顏色均值的圖像檢索方法

基于顏色均值的圖像檢索方法工作原理：將圖像的全局特征確定為顏色分布特征；將圖像劃分為若干個圖像子塊，之后將圖像的局部特征確定為各圖像子塊的顏色位圖；通過融合圖像的全局特征與局部特征進行檢索。實踐表明，基于顏色均值的圖像檢索方法能夠真正意義上實現高效率、高質量檢索。

（一）采用Lab顏色空間

因為采用RGB顏色分量表示較簡便、直接，所以可置于RGB顏色空間中獲取圖像特征。同時，由于R、G、B數值與亮度、色調、飽和度關系不密切，以致難以準確反映出色彩之間的關系，因此置于RGB顏色空間中獲取圖像特征不科學、不合理。

對于Lab顏色空間而言，其具備感知均勻性等特征，即L分量能夠準確感知到色彩的亮度視覺特征，因此可憑借L分量對a、b分量的輸出色階做出適當修改，以達到顏色平衡。特別注意的是Lab顏色空間由三個通道構成，包括L（亮度）a（色調）b（飽和度）。

（二）在子塊劃分的基礎上增加方向性的考慮

由于顏色空間分布存在差異性，所以要將圖像劃分為若干個圖像子塊，其中每一圖像子塊既存在空間分布信息的不同，又存在方向上的不同。同時，在全部圖像中存在著部分空間分布信息極其類似，而方向差異性較大的圖像子塊，因此在進行基于圖像全局和局部顏色特征的圖像檢索時還需要考慮到方向性因素，以此保證圖像檢索的高效率性、高質量性。

實驗研究表明，部分圖像子模塊在多個方向上均存在顏色分布差異，其中以橫縱兩個方向的差異性最為明顯，所以可著力于橫縱兩個方向對圖像子模塊進行投影，并獲取圖像投影均值。

（三）綜合全局與局部特征進行相似性度量

從物理層面看，全局特征與局部特征存在著一定的差異性，所以應分別對全局特征與局部特征予以度量，其中選用歐式距離對全局特征μ和σ之間的相似性予以度量；選用城區距離對局部特征予以度量。同時，基于全局特征與局部特征的取值范圍有所差異，因此為確保二者得以有效的綜合利用，需要事先對二者作出歸一化處理，盡可能縮小二者的取值范圍差距。

實驗結果進一步驗證了本文算法比參考文獻[8]中提到的算法更具高效性，其中參考文獻[8]中提到的算法采用RGB顏色空間，由上可知，R、G、B數值與亮度、色調、飽和度關系不密切，以致難以準確反映出色彩之間的關系，所以難以達到預期的圖像檢索目標。而本文算法采用Lab顏色空間，該顏色空間能夠彌補RGB顏色空間中的不足，能夠達到提高檢索效率的目標。即首先將圖像劃分為若干個圖像子塊，然后用符合人眼視覺特征的高斯加權系數對各圖像子塊進行加權，最后對各圖像子塊做出垂直、水平投影處理，在整個過程中還考慮到方向性差異因素。

四、結論

運用基于圖像全局和局部顏色特征的圖像檢索技術能夠真正意義上實現圖像檢索高效率性、高質量性，從而獲取到較好的圖像檢索效果。首先，置于Lab顏色空間中獲取到圖像全局顏色分布特征；其次，以顏色特征的空間分布信息為依據，將圖像劃分為若干個圖像子塊，之后用符合人眼視覺特征的高斯加權系數對各圖像子塊進行加權，在這個過程中要考慮到方向性差異因素，對各圖像子塊的均值進行二值化，之后得到圖像位圖，并將該圖確定為圖像局部顏色特征。同時，對各圖像子塊進行垂直、水平投影處理，以增強圖像局部顏色特征的表征能力；最后，融合全局顏色特征與局部顏色特征進行圖像檢索。

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