改進的顏色特征圖像檢索方法

摘 要：本文提出了一種改進的基于顏色特征的圖像檢索方法。該方法通過最大顏色連通區域及其邊緣顏色粗糙度來獲取數據信息，弱化了色彩的控制。通過把圖像間的相互關系定義為全部相關性和以圖像化解為理論的部分相似度的數據分析和來提高圖像檢索的精確度。

關鍵詞：圖像檢索；顏色；連通區域；粗糙度

中圖分類號：TP391.4 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 14-0000-01

圖像檢索是利用圖像的物理相關屬性或者描述相關關鍵詞的方式在圖像數據庫中尋找與查詢圖像相關或者相似的圖像[1]。基于內容的圖像檢索（Content-BasedImageRetrievalCBIR）技術通過自動計算并提取圖像的相關顏色、形狀及紋理等視覺內容特性，從而對圖像進行檢索[2]。顏色特征是圖像檢索使用的主要特征之一，但無法反映色彩分布的空間信息，從而導致誤識率較高[3]。

本文提出的思想是：一類以同類色彩構成的最大相似區域及其邊緣粗糙度的圖像檢索方法，并將圖像間的相似度定義為整體相似度與局部相似度的加權和。

一、改進的顏色特征圖像檢索

（一）顏色連通區域及其邊緣粗糙度

顏色最大連通區域 是由顏色 通過計算同一顏色形成的最大連通圖像子塊。它滿足 ={N（Max（Area（ ， ）））|i∈[0，n-1]}。

顏色連接區域的邊緣粗糙程度R是顏色 最大連通區域Q的邊緣相關顏色變化程度。

可定義距離公式為：

圖像相似度：

（二）圖像分塊策略

本文以圖像的子塊劃分為基礎，將一幅圖像劃分為n×n個子塊，將此分塊的圖像的相似程度定義為各分塊相似度的平均值，即：

其中， 為某一相關子塊間的相似程度， 為以分塊為基礎的圖像相似程度。

二、圖像檢索算法描述

Step1對圖像數據庫中的圖像分別提取全局直方圖相關特征和分塊直方圖相關信息。

Step2設置數據閾值W。

Step3打開某一幅查詢圖像，利用定義的距離進行數據檢索，得到關鍵圖與庫中每幅圖像的數據距離，當距離大于數據閾值W時，則認為該圖像與關鍵圖根本無關。整個庫檢索完后，得到一系列小于閾值的圖像相關記錄，從而進行下一步。

Step4對步驟1中的結果進行3×3分塊的數據檢索。利用定義的距離對圖像進行數據排序。

三、實驗結果及相關評價

（一）實驗結果

實驗采用Corel數據庫中的1000張JPEG圖像。實驗采用基于實例的檢索方式，從十類圖像中各隨機抽取10幅即共100幅作為檢索對象。實驗結果如下。

（二）實驗結果評價

對查詢算法性能評價的最重要指標是查準率和查全率。表1給出了傳統方法與本文方法的進行對比。

四、結語

本文提出了以同一顏色構成的最大連通區域及其邊緣顏色粗糙度來反映同一色彩像素形成的空間區域特征的檢索方法，同時將全部相似度與以圖像分解為基礎的部分相似度組合起來實現圖像的數據檢索。該實驗結果表明，此方法性能穩定，其檢索性能比傳統直方圖方式有顯著提高。

參考文獻：

[1]MOSTAFAT，ABBASHM，WAHDANAA.Ontheuseofhierarchicalcolormomentsforimageindexingandretrieval[J]//2002IEEEInternationalConferenceonSystems，ManandCybernetics，2002，7（6）：6-9.

[2]KOSKELAM，LAAKSONENJ，OJAE.Comparisonoftechniquesforcontent-basedimageretrieval[C]//Proceedingsof12thScandinavianConferenceonImageAnalysis，Bergen，Norway：NorwegianSocietyforImageProcessingandPatternRecognition，2001：57-586.

[3]方俊，郭雷，汪子強.一種改進的基于顏色空間特征的圖像檢索方法[J].計算機工程與應用，2005，25：68-70.

[作者簡介]王建峰，男，山東濰坊人，碩士，主要研究方向為計算機應用技術；徐其江，男，山東濰坊人，碩士，主要研究方向為計算機應用技術、動漫設計與制作、游戲制作。