基于颜色特征的图像检索技术的分析和实现

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基于颜色特征的图像检索技术的分析和实现

作者：张振权 张永跃 樊 宏 张海波 来源：《现代电子技术》2008年第18期

摘 要：随着计算机技术和Internet网络的发展，信息数量和信息媒体种类在不断增加，而图像信息更是目前得到的最直观和数量最多的信息之一。数据库是各类信息管理系统的核心部分之一，图像检索技术结合了图像自身所含的特征以及数据库技术，是一项在理论研究和实际应用中都极有前途的新技术。在分析颜色检索的算法的基础上，给出一种基于对称色彩空域特征的同心圆划分图像匹配算法，通过引入对称的空域信息，最终达到提高图像检索的准确性。 关键词：颜色特征;图像检索；图像信息；信息媒体

中图分类号：TP391 文献标识码：B 文章编号：1004373X(2008)1815103 Analysis and Implementation of Colorbased Image Retrieval Technology ZHANG Zhenquan1,ZHANG Yongyue2,FAN Hong1,ZHANG Haibo2 (1.Unit 69046 PLA,830002,China;2.Unit 69052 PLA,830002,China)

Abstract：With the development of computer and Internet network technology,the quantity and category of information grow continuously.The information of image is one of most intuitionistic and amount of them.The database is the core of all kinds of system of information management.The technology of image retrieval combine the database and the character of image itself,which is a new and evolutive technology either in the academic research and actual application.In this article,based on the algorithm of colorbased is analyzed,a concentric circles of the image matching algorithm is given,which is based on the symmetry features of color space.By introducing symmetrical space information,the accuracy of image retrieval is achieved.

Keywords：color character;image retrieval;image information;information media

随着多媒体技术及Internet网络的迅速发展，大家每天都会获得GB级的数字图像、数字化的视频信号、医学图像、遥感图像、新闻图片等。图像的应用日益广泛，对这些巨大的数据如何存储、管理、查询、检索，这对传统数据库提出了重大挑战，以文字为对象的传统数据库已经无法满足图像数据库的要求，其没有对图像及视频数据进行自动和有效的描述，使大量信息淹没在数据库中，无法在需要的时候被检索出来。在此背景下，图像检索技术CBIR和多媒体数据库技术成为信息系统研究领域的研究热点并得以迅速发展，也成为信息高速公路、数字图书馆等重大项目的关键技术。 1 HSV颜色模型

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HSV(色调H、饱和度S、亮度V)颜色模型有2个特点： （1） 亮度分量与图像的彩色信息无关；

（2） 其他2个分量与人感知颜色的方式紧密相联。从而使得它成为非常适合于借助人类视觉系统来感知颜色特征的图像处理算法，如图像压缩编码；该模型也是基于颜色的图像检索方法的首选模型。

HSV颜色模型各频道之间互相独立。色调H表示从一个物体反射的或透过物体的光波长，即光的颜色。不同波长的光呈现不同的颜色，具有不同的色调，如红、绿、蓝、橙等。饱和度S是颜色的深浅或浓淡程度，饱和度的深浅与颜色中加入白色的比例有关，它反映某种颜色被白色冲淡的程度。白色成分为0，则饱和度为100%；只有白色，则饱和度为0%。亮度V就是人眼感觉到的光的明暗程度，光波的能量越大，亮度越大。

HSV颜色空间可以看作是倒置的圆锥形，如图1所示。长轴表示亮度V，通常用百分比度量，从黑0%到白100%，体现光线的明暗程度。离开长轴的距离表示饱和度S，即颜色的纯度，它也用百分比表示，从0%到完全饱和100%。围绕着轴的角度是色调H，它用［0° ,360°］来度量，它影响人类的视觉判断。 2 基于颜色的检索方法

本文采用一种有效的基于颜色检索的算法。即首先将图像从RGB空间转换到HSV空间，进而将其非均匀量化到36维，然后将图像划分成8个同心圆，再利用提取的特征进行检索，文中相似性度量采用欧氏距离法。

图1 HSV颜色模型2.1 对HSV空间的量化

一幅图像的颜色一般非常多，尤其是真彩色图像，所以用来描述图像的整体颜色特征的直方图矢量的维数会很大。同时，由于人眼视觉的分辨能力有一定的局限性，在整个色彩空间中只要选择一定代表性的颜色，舍弃那些无显著视觉意义的颜色信息并不影响图像的识别。具体公式如下：H=0ifh∈(330,22］ 1ifh∈(22,45］ 2ifh∈(45,70］ 3ifh∈(70,155］ 4ifh∈(155,186］ 5ifh∈(186,278］