基于颜色内容的图像检索原理与方法

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1、情报科学,2000.6,P552-555基于颜色内容的图像检索原理与方法毛力，张晓林（四川大学信息管理系，成都，610064）文摘：本文介绍了基于颜色内容的图象检索技术原理，分析了颜色特征分析、颜色直方图构造、颜色直方图匹配算法及其优化、索引编制和检索匹配的过程等问题。关键词：基于颜色的图像检索，颜色直方图，颜色相似度算法PrinciplesandMethodsforImageRetrievalbasedonColorContentMoLi,ZhangXiaolinDepartmentofInformationManagement,SichuanUniversity,

2、Chengdu,610064Abstract:Thisarticleintroducestheprinciplesofimageretrievalbasedoncolorcontent,analyzescolorfeatureanalysis,colorhistogramconstruction,similaritycaculationalgorithmsandtheirmodifications,andindexstructureandsearchmatchingprocesses.Keyword:content-basedimageretrieval,colorh

3、istogram,similarityalgorithm1．基于内容的图像检索原理和基于颜色内容的图像检索方法[1-3]1.1基于内容的图像检索原理基于内容的图像检索依靠对图像内容特征的自动标引和自动匹配来实现检索。所谓图像内容特征包括图像的画面内容特征（例如图像颜色分布、纹理结构、轮廓等）、图像的主题对象特征（例如图像所描述的人、车、建筑等）、以及图像的移动和组合特征（例如影像中反映的场景）。基于内容的图像检索技术依靠计算机自动抽取图像特征和编制特征索引，检索时可依据用户输入的图像某一特征（例如绘制的草图、轮廓图或调用的相似图像）自动比较特征索引库中的对应特征信息，

4、将最佳匹配结果和相关信息输出。图像内容特征包括静态特征和动态特征。静态特征包括颜色、形状、纹理、结构等，动态特征除包括静态特征外，还包括声音内容特征（如音频、响度、频宽、音色和节奏等）和影像内容特征（如图内对象运动特征和视场运动特征）。根据具体的内容特征和分析方法，图像内容特征分析和标引有多种侧重领域和方法，例如纹理分析、轮廓跟踪、颜色分析、区域分割、图像识别等等。这里，我们主要分析利用颜色内容特征进行图像检索的技术与方法。1.2基于颜色内容的图像检索方法图像的颜色是人们注意和记忆图像的主要特征，而且颜色特征具有旋转不变性和尺寸不变性（因此图像颜色特征与图像尺寸无关和

5、与图像对象位置无关），数字化图像颜色特征分析技术相对成熟，因此基于颜色内容的图像检索方法得到很大发展，其基本过程是：用数字化色度空间量化图像颜色分布；用颜色直方图表示图像的整体颜色分布特征；利用颜色直方图向量构造图像颜色特征索引记录；利用聚类分析或神经网络自组织等技术构造基于分类的图像颜色特征索引库；在用户检索时用相同方法将用户绘制的颜色分布图或引用的检索范图（统称检索图）转换为相应的颜色直方图；利用颜色直方图匹配算法计算检索图和目标图的相似度；将相似度在一定阕值范围内的目标图检索出来，并按相似度降序输出。利用颜色特征检索时，用户在构造检索图时可规定构成图像的各种色彩

6、及其在图中所占比例1情报科学,2000.6,P552-555（如红色占画面的30%，蓝色占25%，白色占45%）、可规定主体与背景颜色（如主体为绿色、背景为蓝色和白色）、可规定特定颜色在图像中的位置分布等。用户还可从系统提供的范图中选择合适的检索图，或调用其它数字化图像作为检索图，要求系统检索颜色分布与其相似的图像。2颜色直方图及其匹配算法[4]2.1数字化色度空间数字化图像使用色度空间描述图像颜色分布。例如在多媒体技术中广泛应用的RGB色度空间，将图像上每一点的颜色用R（红）、G（绿）和B（蓝）三原色的一定搭配来表示，称为一个象素。具体编码时分别用一组二进制编码代表

7、该点R、G、B三色各自强度，并用这三组二进制代码的集合（RGB色度空间值）表示该点（整个象素）的颜色组合。另外常用的HSV色度空间，用Hue（色度）、Saturation（饱和度）、Value（强度）三种元素表示每个象素的颜色组合，从而也可用三组二进制代码分别代表色度、饱和度、强度，从而用这三组二进制代码的集合（HSV色度空间值）表示一个象素。2.2颜色直方图的建立按照上述方法，数字化图像的每一种颜色组合有一个唯一的色度空间值，称为一个颜色频道（ColorChannel）。我们可用颜色直方图（ColorHistogram）来表示一幅图像上所有象素的色