基于全局特征的图像检索技术

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1、万方数据基于全局特征的图像检索技术贾君霞，干小鹏，任恩恩(兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州，73O07O)摘要：存对海量的图像数据进行检索时，要得到好的检索效果。传统的信息检索方法已不能满足要求，这样，蟮于内容的图像检索(CBIR：Content—BasedImageRetrieval)技术麻运而生。本文讨论的是CBIR中的犬键问题——特征描述，本文主要介绍伞局特征描述，包括颜色、纹理和形状特征。关键词：螭十内容的图像检索；颜色；纹理；彤状Abstract：Inordertogetgoodeffectwhenrewievali

2、nalargeofimages．thetraditionalmethodsofInformationretrieval啪’tmeettherequirements，SO，content-basedimagerelrievalappeared．Thispaperpresentedmethodsoffeaturedescription———tllekeyofcontent-basedimageretrieval，anditfocusorlglobalfeaturesdescription,theglobalfeaturesincludi

3、ngcolorfeature，texturefeatureandshapefeature．Keywords：Content-basedimagcretrieval；Color；Texture；Shape中图分类号：TP391．4文献标识码：B文章编号：1001-9227(2011)01-0101．040引言随着多媒体技术的日新月异和Internet的迅猛发展，各种图像来源小断增加，如何从数量巨大的图像库中准确、快速地找到用户感兴趣的图像成为‘个非常有实际意义和理论价值的课题，并迅速成为研究的热点。雎十内容的图像检索(简称CBIR)技

4、术也得到了广大学者的重视．CBIR的应用十分广泛。如医学图像的处理、产权保护、9I)4上搜索、犯罪与安全预防等都用到了CBIR。要想得到好的检索效果，选取合适的特征来描述图像内容是犬键。本文介绍图像全局特征的描述，町以用来描述图像伞局特征的有颜色、纹理、形状。1基于颜色特征的检索颜色是图像内容组成的坫本要素，是描述图像内容的‘个重要特征。相对于其它特征，颜色特征相对稳定，并日．对旋转、平移、尺度变化以及其他的。砦彤变小敏感，农现出相当强的鲁棒性¨1。并日．颜色特征计算简单，处理方便，冈此颜色特征成为现有检索系统中应用最广泛的特征，几

5、乎所有的坫十内容的图像检索系统都把颜色特征做为。种必／fi町少的特征．并存此丛础上捉出了很多改进的算法。可以描述图像的颜色特征的有颜色直方图，颜色聚合向量，颜色相大图羊¨颜色矩等。1．1颜色直方图颜色直方图是CBIR系统广泛使用的图像颜色信息提取和农，J÷方法¨1。颜色直方图是对图像的颜色特征进行统计所得到的芙十特征的统计直方图㈦。。l窒j像特征的统计直方图是·个。维离敝函数：Ⅳ(七)：生，七：Oq—l，，收稿日期：2010—09—17作者简介：贾君霞(1975一)。女．河北辛集人，主要研究方向为微字信号处理和微字图像处理．其中，k

6、代农图像的特征取值，￡是特征町取值的个数，刀。是图像中具有特征值为七的像素个数，n是图像像素的总个数㈤1。为避免统计直方图中出现的零值对相似性度量计算的影响，町利用累加直力。图和局部累加直方图。图像特征统计的累加直方

7、玺I也是·个‘维的离散函数：疗(七)=∑鲁，七：o～卜l(2)累加直方幽大大减少了原统计直方图中出现的零值，两种颜色存特征轴上的距离保持与他们之间的相似程度成JI：比⋯。局i；li累加直方图是把颜色沿分和轴分成若l：个局部区间，在务局i：}l；区间内分别戍用累加直方图法。在图像检索中直力’图相似性度量函数叮分为两类：．

8、一是Bin—by—bin相似件度兰一是CroSS—bin相似性度量。前者j{进行对应柱值的比较，后者／fi仅进行对应柱值的比较，还进行非对府柱值的比较。除了上述统计直方图、累加直方图和局部累JJn直方图以外，又有人提出了模糊颜色直方图¨⋯：模糊颜色直方图的定义为：图像，的模糊颜色直方J!簦I，’if)=【彳，五⋯，Z】z=∑P,,Po=古∑“’(3)p，袭爪从图像，中侄选+像素为像新的概率。心代表第f个像素对十第，个颜色索引的隶属度函数。文献[6]中针对颜色直方I冬I中的nq题，提出了。种新的颜色特征描述方法一颜色频率序差(Sfd)

9、。上彬=∑w(Oh(i)(4)-=l，．、1w(。)2而而‘5)式中^(f)是颜色i的频率，贝f)是颜色i在没有排序的直方图中的何胃!，f’(f)是颜色i存tltlY,JS的直方幽中的何蔑：常101万方数据数口是调节参数，为避免fq)