基于颜色_空间二维直方图的图象检索
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图像检索算法的综述随着计算机科学的快速发展,图像检索技术也得到了极大的发展和突破。
图像检索是从图像数据库中获取相关图像的过程,主动的检索过程是通过输入查询图像,在图像库中进行搜索,以返回最符合查询图像的结果。
现代图像检索技术主要分为两个阶段:特征提取阶段和相似度比较阶段。
分别介绍如下:一、特征提取阶段1.颜色颜色是一种在图像中广泛使用的特征,计算机可以很容易地提取和比较图像中的颜色信息。
常见的颜色直方图方法是基于彩色空间的统计方法。
2.纹理纹理是一种可看作是由若干个相似或重复的形式元素构成的、呈现出一定规律性的二维空间形式单元,可以用来描述图像的细节特征。
纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器和局部二值模式等。
3.形状形状是一种能够捕捉图像主要信息的关键特征。
形状特征可以通过边缘检测等方法进行提取,主要包括边缘匹配、轮廓匹配等。
4.空间布局空间布局主要描述了图像中各个特征的相对位置和大小比例。
常用的方法包括关键点检测和图像分割等。
二、相似度比较阶段在特征提取阶段中,提取图像特征的方法产生了一组特征向量,需要将它们之间进行比较,以找到最相似的图像。
相似度比较方法包括欧几里得距离、余弦距离和皮尔逊相关系数等。
除以上传统方法外,深度学习在图像检索中也得到了广泛应用。
深度学习模型利用反向传播算法自动调整模型参数以最小化错误率。
当前,应用最广泛的深度学习模型是卷积神经网络(CNN)。
CNN能够对大量的图像数据学习到特征,从而实现图像检索或分类的高维特征提取和准确度提升。
作为目前最常用的图像检索算法,基于深度学习的图像检索模型在实际工程应用中也取得了很好的效果。
然而,仍存在一些问题需要解决,如如何提高性能、处理更复杂的图像数据和实现大规模并行计算等问题。
总的来说,图像检索算法是一个非常广泛的领域,目前在不断地研究和优化中。
各种不同的算法都有其自身的优点和应用场景,但也存在各种问题和局限性,需要不断地进行改进和优化。
基于颜色特征的图像检索技术[摘要]由于信息技术的飞速发展,用户对信息检索的质量要求也越来越高,特别是在图片检索方面,基于文本的图像检索技术(TBIR)已逐渐不能满足用户的需求。
基于内容的图像检索技术(CBIR)开始被关注,CBIR技术检索的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置关系等。
本文介绍基于颜色特征的几种检索方法基本原理和实现过程。
【关键词】RGB;HSV;颜色百分比;颜色直方图引言颜色特征是彩色图像中最显著、最直观的视觉特征,也是在图像检索中使用最为广泛的低层特征层特征。
颜色能够有效的表达图像的全局信息,因而被许多现有的图像检索系统所采用。
目前绝大多数图像的格式都是以RGB形式表达的。
在检索时,最常用的是比较符合人眼视觉特征的HSV空间,此外,还可以选择L*a*b*、HIS、YCrCb、CMYK等其他一些颜色空间。
1.颜色百分比在一幅大小为M×N的图像中,某种颜色的像素占总的像素的比例。
在图像中,不同的颜色比例会产生不同的效果。
某几种颜色按一定的百分比混合可以组成新的颜色。
颜色百分比也可以用于图像检索。
在图像检索时,首先输入某几种颜色的百分比(如红色20%、绿色50%、蓝色30%),然后通过比较图像数据库中图像颜色百分比的距离来确定颜色百分比相似度,距离值越小就越相似,反之,则差别较大。
2.颜色直方图颜色直方图是最常用的颜色特征表达方法,它表示图像中每一种颜色与其出现频率间的统计关系,适于描述那些难以进行自动分割的图像。
颜色直方图可以基于不同颜色空间。
如RGB、HSV、CMYK、L*a*b*、YUV、Ycc等颜色空间。
颜色直方图的计算:通常是统计各个颜色子空间像素的比例。
可用如下公式表示。
Pi=ni/N,其中N为图像的总像素数,ni表示第i个颜色子空间的像素数,pi表示第i个颜色子空间出现的相对频数。
比较颜色直方图的相似度可以用欧拉距离来衡量(p为图像库任意图像,q为查询目标,n为颜色子空间数)。
人工智能及识别技术本栏目责任编辑:李桂瑾电脑知识与技术1引言基于内容的图象检索技术是90年代以来新兴的一项图像检索技术,它融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术,将图像的视觉特征作为特征向量进行提取,然后将示例图像的特征向量与系统中存储图片的特征向量进行相似度比较,按相似度大小排列返回给用户。
基于内容的图象检索技术按照不同的特征向量提取可分为基于颜色的、基于纹理的和基于形状的图象检索。
颜色特征是图像检索中所使用的最直观的视觉特征,它对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小,具有较高的稳健性。
因此基于颜色的图象检索技术是基于内容的图像检索技最常用最基本的方法。
而选取什么样的颜色空间对检索结果影响非常大。
2颜色空间颜色是图像内容的最基本的元素,选择一个符合人眼视觉特性的颜色空间对于利用颜色特征进行图像检索至关重要。
2.1RGB颜色空间在目前提出的多种颜色空间中,RGB颜色空间是实际应用中最多的一种。
RGB颜色空间分三个通道:红(Red)、绿(Green)和蓝(Blue),分别反映了颜色在某个通道上的亮度值。
对图像而言,其颜色的表现也是通过RGB三个色彩分量组合而成的。
RGB颜色空间的缺点在于,一是改变一个颜色时,三个通道上的颜色全部需要修改;二是它不是一个均匀颜色空间,颜色空间上的距离,并不能代表人眼视觉上的颜色相似性。
2.2HSV颜色空间据研究表明,人眼对颜色的感知是三维的,找到符合人眼视觉特征的模型是利用颜色特征进行图像检索的关键。
最早也是最简单的颜色表示法是利用红绿蓝三原色相加的原理,用RGB值表示颜色。
这种表示法虽然简单但是没有直感,也就是说,给定某一RGB值,人们无法感知所对应的颜色。
在许多实用系统中,大量应用的是HSV[8]空间,这个空间是由色度(Hue),饱和度(Satu-ration),亮度(Value)三个分量组成,与人的视觉特性比较接近,其中亮度(V)表示颜色的明暗程度,主要受光源强弱影响,色度(H)表示不同颜色,而饱和度(S)表示颜色的深浅。
基于颜色直方图的图像检索算法研究近年来,随着数字图像的大规模应用,图像检索技术已经成为了计算机视觉领域的热门研究方向。
基于内容的图像检索技术是其中最为重要的一种,在利用颜色、纹理、形状等图像特征实现图像检索的方法中,基于颜色直方图的图像检索算法备受关注和推崇。
本文将对该算法进行深入的研究和探究,旨在加深人们对于该算法的认识和了解。
一、颜色直方图的构建原理颜色直方图是一种表示图像颜色分布的方法,通过将图像中每一个像素的颜色值分配到相应的颜色区间中,然后累加各区间的像素数目,最终得到的一张颜色频次分布直方图,即为颜色直方图。
构建颜色直方图需要进行以下步骤:1. 设定颜色分量划分区间。
一般情况下,将RGB三个分量分成16×16×16的划分区间,得到4096个颜色分量;2. 对于一张待检索的图像,遍历其每个像素,将其RGB值分别映射到16×16×16颜色分量划分区域中,计算每个区域内像素数量,最终得到一幅4096维的颜色直方图。
二、基于颜色直方图的图像检索算法基于颜色直方图的图像检索算法(CBIR)属于一种典型的基于内容的图像检索方法,首先将待检索图像的颜色直方图和数据库中已知图像的颜色直方图进行比较,计算它们之间的相似度,将相似度高的图像作为检索结果返回给用户。
CBIR算法具体包括以下步骤:1. 对图片进行预处理,提取出颜色直方图;2. 对于每一张待检索的图像,计算该图片颜色直方图与数据库中每张图像颜色直方图之间的相似度。
相似度计算方式一般采用欧式距离、切比雪夫距离、余弦距离等方式进行计算。
通常情况下,欧式距离的计算方式是最为常见的方法;3. 将相似度高的图像作为检索结果展示给用户;4. 用户可根据检索结果向系统提出进一步检索请求,不断优化检索结果。
三、基于颜色直方图的图像检索算法的优缺点基于颜色直方图的图像检索算法具有以下优点:1. 颜色直方图能够准确描述图像的颜色分布及特征,对各种图像类型都适用;2. 颜色直方图具有较高的计算效率,能够满足大规模图像检索的需求;3. 相较于其他基于内容的图像检索方法,基于颜色直方图的图像检索算法表现较为稳定,对噪声的容忍度较好。
图片搜索原理
图片搜索的原理是通过特定算法对图像进行分析和比对,以找到与待搜索图像相似的图像。
以下是一些主要的图片搜索算法和技术:
1. 颜色直方图(Color Histogram): 将图像的颜色信息表示为
直方图,然后比较不同图像之间的直方图相似度。
2. 尺度不变特征变换(Scale-invariant Feature Transform,SIFT): 提取图像中的关键点和局部特征,并计算其在图像空
间中的尺度、方向和描述子等特征,通过对比这些特征来找到相似图像。
3. 高斯模糊算法(Gaussian Blur): 将图像进行高斯模糊处理,去除细节信息,然后比较不同图像之间的模糊程度来判断相似度。
4. 神经网络算法(Neural Networks): 使用深度学习技术,构
建卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型,通过训练模型来识别和比对图像。
5. 局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP): 提取图像的
局部纹理特征,将每个像素与其相邻像素进行比较,并将结果编码为二进制模式,通过对比这些模式来找到相似图像。
这些算法和技术可以单独使用,也可以组合使用,根据具体应用和需求选择适合的方法来进行图片搜索。
基于颜色直方图的图像检索(实验分析)1.概述在过去的十几年间,有许多知名机构都对图像检索系统进行了深入的研究,病开发出了相应的检索系统,例如IBMAlmaden研究中心研制的QBIC系统,Virage公司研发的VIRAGE系统,麻省理工大学多媒体实验室研发的Photobook系统,哥伦比亚大学研发的ViualSeek系统,斯坦福大学研发的WBIIS系统,U.C.伯克利分校研发的Blobworld系统等等。
2.相关知识2.1.RGB颜色空间RGB颜色模型中每种颜色都是由红绿蓝三种颜色组成。
这种颜色模型在许多CRT显示器和彩色光栅图形设备中被广泛使用。
这三种颜色被认为是其他颜色的添加剂,对于所需要的颜色通过对这三种颜色进行不同的比例进行相加即可得到。
RGB模型可以用如下的颜色坐标系表示。
注意从(0,0,0)到(1,1,1)的对角线,白色代表了灰阶,RGB色彩模式俯视从白色开始的。
2.2.HSV颜色空间(也称HIS颜色空间)HSV字母分别代表了色度(Hue),饱和度(Saturation),色调。
上面的锥形图说明HSV的颜色模型。
Value代表了颜色的强度,他是从图像信息中分离出来,可以表示相关信息的部分。
色度和饱和度代表了颜色在人眼中的生理特征。
色度与红色等颜色从0到1的表示不同,色度是从红色通过黄,绿,青,蓝,洋红色,再回到红色。
饱和度的区分是从0到1,他通过值大小来影响颜色的饱和度。
对于色调,也是从0到1,随着他的增大,图像的颜色就会越来越亮。
2.3.颜色模型之间的转换为了针对特定的应用更好的使用颜色,颜色空间的颜色转换是非常必要的。
一个好的颜色空间必须能够很好的表示两种颜色之间的颜色差别。
也就是说,数值表示的颜色可以近似的表示人类可以感觉的颜色的差别。
2.4.距离3.算法原理一个图像的颜色直方图是通过统计图像各个颜色的像素个数构成的。
其处理过程:1、选择颜色空间;2、对颜色空间进行量化;3、统计直方图;4、推到直方图的距离函数;5、通过索引指出最相近的图像。
基于颜色特征图像检索基于颜色特征图像检索技术是一种常用的计算机视觉技术,其主要目的是根据图像的颜色特征对目标图像或相似图像进行检索。
本文将介绍颜色特征图像检索的一般流程和关键技术。
一、颜色特征提取颜色特征是图像检索的重要特征之一。
在颜色特征提取方面,目前有许多方法可供选择,包括直方图、颜色均值、颜色协方差矩阵等。
其中,直方图是最常用也是最简单的颜色特征提取方法之一。
它可以对图像中每个像素的颜色值进行统计,获得不同颜色的出现次数,进而形成颜色直方图。
在实现颜色直方图时,一般采用离散化颜色空间的方法将图像转换为灰度图像或颜色空间。
常用的颜色空间包括RGB、HSV、LAB等。
离散化颜色空间还可以进行一些优化处理,例如将颜色空间划分为若干小块,以减少计算量。
二、特征向量量化特征向量量化是将颜色直方图转换为方便计算和比较的向量表示的过程。
颜色直方图通常是一维的,而特征向量表示可以是任何维度。
特征向量量化的目标是通过将直方图从一维投影到多维空间中,使得向量在这个空间中更容易分离和分类。
在特征向量量化方面,常常采用的方法是利用聚类算法,例如K-Means,将颜色直方图分成若干个聚类中心,并将颜色直方图映射到每个聚类中心的空间中。
这样,颜色直方图可以用它在每个聚类中心上的投影(即用每个聚类中心的坐标来表示颜色直方图)来表示。
三、相似度度量相似度度量是用于量化两个特征向量之间的相似度的方法。
在颜色特征图像检索中,最常用的相似度度量方法是欧氏距离和余弦相似度。
对于欧氏距离,它通常被定义为两个向量之间所有元素差的平方和的平方根。
对于余弦相似度,它通常被定义为两个向量之间的夹角余弦值。
四、图像检索通过上述步骤进行颜色特征提取、特征向量量化和相似度度量后,可以利用检索算法对目标图像进行检索。
常用的检索算法包括基于单幅图像的检索方法和基于多幅图像的检索方法。
基于单幅图像的检索方法通常是通过将查询图像的特征向量与图像数据库中所有图像的特征向量进行比较,然后从数据库中找到与查询图像最相似的图像。
cbm检索式格式及例子CBM(Content-based Multimedia Retrieval)检索式是一种用于多媒体检索的格式。
它根据多媒体内容的特征属性来构建检索式,从而实现针对性的多媒体内容搜索。
以下是CBM检索式的格式和一些例子:1. 图像特征:CBM检索式中的图像特征通常包括颜色、纹理和形状等属性。
例如,可以使用颜色直方图、局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)和边缘直方图等特征来描述图像。
例子:颜色直方图检索式:(R:0-255,G:0-255,B:0-255)"颜色直方图(R):{50, 30, 20, 40, ...} AND 颜色直方图(G):{10, 20, 30, ...} AND 颜色直方图(B):{5, 10, 15, ...}"2. 音频特征:CBM检索式中的音频特征常用于声音和音乐检索。
例如,可以使用梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency Cepstral Coefficients, MFCC)来描述音频特征。
例子:MFCC检索式:(0-1)"MFCC特征:[0.2, 0.5, 0.8, ...]"3. 视频特征:CBM检索式中的视频特征通常包括运动、纹理和颜色等属性。
例如,可以使用光流向量(Optical Flow)来描述视频中的运动信息。
例子:光流向量检索式:(-1-1)"光流向量:[-0.5, 0.2, -0.8, ...]"以"动物"为例,下面是一篇内容生动、全面、有指导意义的文章:标题:探索自然界多样性:令人惊叹的动物世界简介:动物是地球上最美妙的创造之一。
本文将介绍动物王国的多样性以及使用CBM检索式来帮助我们了解这个广阔而神秘的世界。
正文:1. 小标题:奇妙的外表和色彩——动物世界的多样性描述:动物王国中有各种各样的外形和色彩。
通过使用CBM检索式中的图像特征,我们可以搜索具有特定颜色和纹理的动物,如橙色斑点、黑白条纹等。