25卷 第4期2008年4月微电子学与计算机M ICROEL ECTRON ICS &COMPU TERVol.25 No.4April 2008收稿日期:2007-07-27基于颜色直方图的图像检索技术高美真1,申艳梅2(1焦作师范高等专科学校计算机与信息工程系,河南焦作454001;2河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454003)摘 要:使用颜色空间分布熵来表示图像的颜色空间分布特征,结合图像的颜色直方图特征,采用加权综合法和比例系数法表示图像的综合特征,设计了基于颜色直方图和图像空间分布熵的图像检索算法.利用查全率和查准率对算法进行了评价.通过实验分析比较可知,所设计的方法具有较好的查准率和查全率.关键词:图像检索;颜色直方图;颜色空间分布熵中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1000-7180(2008)04-0025-03Histogram 2B ased Color Im age R etrievalGAO Mei 2zhen 1,SHEN Yan 2mei 2(1Department of Computer and Information Engineering ,Jiaozuo Teachers College ,Jiaozuo 454001,China ;2College of Computer Science &Technology ,Henan Polytechnic University ,Jiaozuo 454003,China )Abstract :The theory of image information entropy is adopted as color distribution ,and the color spatial distribution en 2tropy is adopted as the spatial descriptor color.The writer also uses weighted 2synthetical method and proportion 2coefficient method to indicated the image characteristics and designs a image retrieval algorithm based on color histogram and its color spatial distribution entropy.According to the analysis and comparison ,this kind of algorithm has a very good retrieval a 2bility of image.K ey w ords :image retrieval ;color histogram ;color spatial distribution entropy1 引言基于内容的图像检索技术(Content 2Based Im 2age Retrieval ,CB IR )主要是利用图像的视觉特征如图像中物体的颜色、形状、纹理等特征以及这些特征的组合和上下文联系分析提取出图像的内容特征作为图像的索引特征来得到所需图像.颜色特征是图像检索中应用最广泛的视觉特征,目前有很多基于颜色特征的图像检索算法,颜色直方图是一种重要的基于颜色特征进行的图像检索方法,文献[123]中给出的几种算法各有利弊,文中吸取其优点,将颜色直方图与图像空间分布熵相结合,设计了新的图像检索算法,实验证明具有较好的检索性能.2 基于颜色直方图特征的图像检索颜色直方图是常用的图像颜色特征表示方法,反映图像颜色的统计分布,描述的是图像的整体颜色特征.对于一幅图像I ,其颜色(或灰度)由L 级组成,每一种颜色(或灰度)值为c i (i =1,2,…,L ).在整幅图像中,具有c i 值的像素个数为h i ,则一组像素的统计值h 1,h 2,…,h L 就称为该图像的颜色直方图[4].为了使HSV 颜色空间能更好地符合人的视觉特性,更有利于图像颜色特征的提取.文献[5]中提出的颜色空间量化方法,将图像的颜色量化为36柄,量化方法如式(1)所示,这样可以将很多虽然深浅不同但在视觉上仍属于同一类的颜色量化在同一区间内,使量化结果符合人类的视觉感受.H=0,H∈[0°,60°) 1,H∈[60°,120°) 2,H∈[120°,180°) 3,H∈[180°,240°) 4,H∈[240°,300°) 5,H∈[300°,360°)S=0,S∈[0,0.25) 1,S∈[0.25,1]V=0,V∈[0,0.3)1,V∈[0.3,0.8)2,V∈[0.8,1.0)(1)由于色调在色度轴上的分布是连续过渡的,而且色调之间并不存在明显的界限,上述划分方法忽视了颜色在各个区间分界处的相似连续性.为使提取到的颜色特征更符合人的视觉心理,上述量化的基础上对色调H分量进行了第二次量化,第二次量化的方法如式(2)所示.将式(1)和式(2)得到的量化值逐项求平均值作为图像的颜色直方图特征,然后使用该颜色特征进行了基于颜色直方图的图像检索.H=0,H∈[30°,90°)1,H∈[90°,150°)2,H∈[150°,210°)3,H∈[210°,270°)4,H∈[270°,330°)5,H∈[330°,360°)∪[0°,30°)S=0,S∈[0,0.25) 1,S∈[0.25,1]V=0,V∈[0,0.3)1,V∈[0.3,0.8)2,V∈[0.8,1.0)(2)3 基于颜色空间分布熵特征的图像检索3.1 颜色空间分布熵特征的提取对于数字图像而言,图像由像素组成,不同灰度的像素出现次数的不同及其分布空间位置的不同,使得图像呈现不同的形状.因此,不同形状的图像所包含的熵也是不尽相同的,因而可以用熵描述图像的形状特征.设I为一幅R1×R2的彩色图像,像素p1=(x1,y1)∈I,p2=(x2,y2)∈I,像素间的空间距离可定义为|p1-p2|=max{|x1-x2|,|y1-y2|}(3)对于R1×R2的图像,像素间的距离满足0≤|p1-p2|≤max{R1-R2}-1,图像被划分为不同的矩形区间.为了保持图像的尺度不变性,需要进行归一化处理,即p ij=|A ij||A i|(4)利用熵的特性,设计采用颜色空间分布熵来描述颜色的空间分布特性.颜色i的空间分布熵表示如下:e i=-∑Nj=1p ij log2(p ij)(5)空间分布熵反映了具有某种颜色的像素在图像空间中的平均分散程度,颜色空间分布熵越大,表明具有该颜色的像素在图像空间中越分散,否则,表明具有该颜色的像素在图像空间的分布比较集中. 3.2 算法设计为了有效地利用颜色空间分布熵特征和颜色直方图特征进行图像检索,对图像的颜色直方图特征和图像的颜色空间分布熵这两个特征采用了加权综合法和比例系数法形成图像检索用的综合特征,设计了两种图像检索方法.3.2.1 加权综合法对于两幅图像的直方图特征,采用直方图相交法来进行相似性度量:d1(H,H′)=1-∑ni=1min(h i,h i′)min(∑ni=1h i,∑ni=1h i′)(6)对于图像颜色的空间分布熵,采用L1距离来进行相似性度量:d2(E,E′)=∑ni=1|e i-e i′|(7)由于颜色直方图间的距离d1及颜色空间分布熵间的距离d2代表了不同的含义,并且它们的取值也差别很大,因此不能简单地将两个距离相加来表示两幅图像间的距离,需要进行归一化处理,以保证构成总相似度中的每一个特征都具有相同的重要性.实验中,权重都取0.5,将图像的颜色直方图与颜色空间分布熵赋予了同等重要性.3.2.2 比例系数法对于任意的示例图像I和数据库图像I′,它们之间的相似性可以定义如下:d(I,I′)=1-∑ni=1min(h i,h i′)×min(e i,e i′)max(e i,e i′)(8)式中,图像间的相似性共包括两部分,第一部分min(h i,h i′),表示直方图相交法的结果,它度量了62微电子学与计算机2008年图像颜色直方图h i 和h i ′之间的相似性;第二部分min (e i ,e i ′)max (e i ,e i ′)度量了颜色i 的空间分布上的相似性.由于min (e i ,e i ′)max (e i ,e i ′)的结果为一个比例系数,因此该方法不需要进行特征间的归一化处理.4 实验结果为了比较算法的检索性能,将文中设计的两种算法与颜色直方图法进行了比较.采用的图像库包含有1000幅各类图像,包括交通工具、动物、建筑物和自然景观等类型的图像.在图像库中选取了5类图像组成检索集来检验算法的检索效果.采用查准率和检索率作为算法检索效果的评价的标准.其中,查准率表示检索结果队列中检索的目标图像数与队列中图像数之比,查全率定义为检索结果队列中检索的目标图像数与图像库中全部的目标图像数之比.对于不同的图像检索算法,在相同的检索率条件下检索的精确度越高,则表明该算法的检索效果越好.从每类图像中分别抽取5幅图像来进行检索,共形成25次检索结果,将25次检索结果查准率和查全率的平均值作为算法的平均检索结果.图1给出了三种算法的查准率和查全率对比曲线.需要说明的是,为了能更清晰地表示查全率和查准率的对比效果,图1中的坐标原点是(0.2,0.68).5 结束语由于图像颜色直方图一个主要缺点是没有反映颜色的空间分布信息,因此采用了图像的空间分布熵表示图像颜色的空间分布特征,综合使用了图像的颜色直方图特征和颜色的空间分布熵特征进行加图1 加权综合法、比例系数法、颜色直方图法查全率和查准率对比曲线权综合法图像检索和比例系数法图像检索比只使用图像的颜色直方图特征进行图像检索具有较好的检索性能.参考文献:[1]Li J ,Wang J Z ,Wiederhold G.IRM :integrated regionmatching for image retrieval [C ]//Proceeding of ACM A :Standford University ,2000.[2]Stricker M ,Orengo M.Similarity of color images [C ]//Proceeding of SPIE Storage and Retrieval for Image and Video Database.Swiss :Swiss Federal Institute of Technol 2ogy Publication ,1995(2420):381-392.[3]王宇生,陈纯.一种新的基于色彩的图象检索算法[J ].计算机研究与发展,2002,39(1):105-109.[4]魏宝刚,李向阳,鲁东明,等.彩色图像分割研究进展[J ].计算机科学,1999,26(4):59-62.[5]何清法,李国杰.综合分块主色和相关反馈技术的图像检索方法[J ].计算机辅助设计与图形学学报,2001,13(10):912-917.作者简介:高美真 女,(1970-),讲师.研究方向为多媒体技术、计算机基础教学.(上接第24页)[3]Saito.Call admission control in an A TM network using up 2per bound of cell loss probability[J ].IEEE Trans Commun ,1992(40):1512-1521.[4]姚正林,刘金刚.基于大偏差技术的自相似流CAC 算法[J ].微电子学与计算机,2004,21(3):65-68.[5]Stathis C ,Maglaris B.Modelling the self -similar 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