一种基于子块的融合颜色和方向特征的图像检索方法技术

本发明专利技术涉及一种基于子块的融合颜色和方向特征的图像检索方法，将图像分成N×N大小的子块，计算每个子块的RGB颜色模式下平均颜色值，并将颜色值对应到生成的码书之中，子块颜色值与码书中颜色值最近的索引号为子块的编码；利用边缘直方图方法，计算每个子块的方向性，将所得到的方向属性对应到子块的颜色属性所对应的编码之中；根据子块的颜色和方向特征，对待检索图像和查询图像的特征进行相似性的度量。

【技术实现步骤摘要】
-种基于子块的融合颜色和方向特征的图像检索方法
本专利技术涉及。
技术介绍
随着多媒体技术及Internet网络的发展，可获取的图像和其它多媒体数据越来 越多。因此，基于内容的图像检索技术成为当今一个热门的研究课题。从基于内容的图像 检索提取图像的颜色、纹理、形状等特征，并对提取的特征进行相似性度量，从而检索出相 似的图像。然而，单一的图像特征并不能够很好的描述一幅图像所要表达的内容，因此将图 像的多个特征有效的综合，并对图像进行检索能够达到较好的效果。但现有的多特征综合 技术大多是分别计算单一的图像特征，并对不同的特征之间加以不同权重，从而达到综合 多特征检索的效果，但并没有考虑到各个特征之间的内在关系。 赵珊等人在《一种新的基于关键子块的图像检索算法》一文中提到利用方块编码 的思想，首先计算子块的平均灰度值，在每个子块中，灰度值大于均值的像素点赋值为1，反 之赋为0,这样就得到了一系列NXN的二进制块。这些二进制块体现了图像的边缘分布，相 似的边缘分布会产生相同的索引值。定义这些二进制块为图像的关键块，并以二进制块所 表示的十进制数作为子块的索引值。但该方法忽略了图像的颜色特性，仅对灰度图像检索 时有较好的检索效果。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供，融合 颜色和方向特征进行图像检索，图像检索效果好，准确率高。 实现本专利技术目的技术方案： -种基于子块的融合颜色和方向特征的图像检索方法，其特征在于： 将图像分成NXN大小的子块，计算每个子块的RGB颜色模式下平均颜色值，并将 颜色值对应到生成的码书之中，子块颜色值与码书中颜色值最近的索引号为子块的编码； 利用边缘直方图方法，计算每个子块的方向性，将所得到的方向属性对应到子块的颜色属 性所对应的编码之中； 对待检索图像和查询图像的特征进行相似性的度量，设颜色码书K = k2. } 共有t个码字；检索图像库为D = {dj，包含η幅图像；q为待检索图像；用于相似性度量的 距离函数如下： 一μ / ^、^S^dn)ix\wui-^u\ dis(q, d t) = y.--- 1 + Wid + wiq 其中 )J'M-'叫丨水―人丨+ ·.松-厶丨 为具有相同颜色子块的方向相似度，其中包含了 5个方向类型和1个无方向类 型； 式中，wid为颜色码字&出现在图像dn中的频率;w iq为颜色码字&出现在待检索 图像q中的频率；f为空间频率。 图像分成2X2、4X4或8X8大小的子块。 本专利技术具有的有益效果： 本专利技术将图像分成NXN大小的子块，计算子块的颜色和方向特征；利用颜色特征 对图像进行检索，并将颜色特征所在子块的方向特征作为颜色特征的权值。本专利技术在底层 上融合了颜色和方向特征，经实验表明，本专利技术能够获得更佳的图像检索效果。 【附图说明】 图1是4X4大小分块两种方向模式的检索效果图； 图2是8X8大小分块三种方向模式的检索效果图； 图3是2X2,4X4,8X8大小分块的检索效果比较图； 图4是不同算法的查全/查准率曲线图。 【具体实施方式】 1、特征的提取 (1)将图像分成NXN大小的子块（本实施例中将图像分别分成2X2,4X4,8X8 大小的子块），计算每个子块的RGB颜色模式下平均颜色值，并将颜色值对应到生成的128 大小的码书之中，子块颜色值与码书中颜色值最近的索引号就是子块的编码。 (2)利用边缘直方图方法，计算每个子块的方向性，并将所得到的方向属性对应到 子块颜色属性所对应的编码之中。2X2的子块只有一种方向模式，4X4的子块有2种方向 模式，8X8的子块有3种方向模式，分别是1、4、16个方向属性。 2、相似性度量 在生成子块的颜色和纹理特征之后，将要对待检索图像和查询图像的特征进行相 似性的度量。相似度度量采用矢量模型中的直方图模型。假设颜色码书K= 共 有t个码字；检索图像库为D = {dn}，包含η幅图像；q为待检索图像；wid为颜色码字出 现在图像dn中的频率；w iq为颜色码字ki出现在待检索图像q中的频率。相似性的度量定 义如下： [。。26] 51(iM〇 = Tw4x) dis(q,dn) = -- !=1 dis(q，dn)为距离函数，其中Uid-wi(J只是具有相同颜色码字的子块在图像出 现频率的比较，而一些子块具有相同颜色特性，但形状特性却有很大差别，因此将具有相同 颜色子块的方向特性融入到距离函数之中，同时考虑了整幅图像的颜色和形状特性。 改进后的距离函数如下： I …+ 咐乂 )，χ I dis{q,dn) = > -；--L /=1 1 + wM + wiq 其中 S(q,d )=丨+ 式中的S(q，dn)为具有相同颜色子块的方向相似度，其中包含了五个方向类型和 一个无方向类型。 3、结果检测 为了验证本文提出的算法的检索性能，本实施例选取SMPLIcity采用的Corel图 像库进行实验，选取了图像库中的10类图像，其中每类包含1 〇〇幅图像，一共1 〇〇〇幅图像， 文中使用查准率（Precision)、查全率（recall)曲线来评价图像检索系统的检索性能。查 全率和查准率的定义如下： recall =- precis p=cm^- a+h a+c 其中，a代表正确检索出的相关图像，b为检索出的非相关图像，c表示未检索出来 的相关图像。 对不同大小分块下的不同方向分块模式进行了实验。从图1、图2可以看出，在提 取子块的方向属性时，对方向属性的超像素划分越小，越能够充分的反应图像的纹理特征， 检索效果越好。从图3可以看出，4X4大小分块的检索效果最好。从图4中可以看出，本发 明图像检索方法优于关键块检索方法和直方图检索方法。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于子块的融合颜色和方向特征的图像检索方法，其特征在于：将图像分成N×N大小的子块，计算每个子块的RGB颜色模式下平均颜色值，并将颜色值对应到生成的码书之中，子块颜色值与码书中颜色值最近的索引号为子块的编码；利用边缘直方图方法，计算每个子块的方向性，将所得到的方向属性对应到子块的颜色属性所对应的编码之中；对待检索图像和查询图像的特征进行相似性的度量，设颜色码书K＝{k1,k2...}共有t个码字；检索图像库为D＝{dn}，包含n幅图像；q为待检索图像；用于相似性度量的距离函数如下：dis(q,dn)=Σi=1tS(q,dn)i×|wid-wiq|1+wid+wiq]]>其中S(q,dn)=|f0d-f0q|+|f1d-f1q|+···|f5d-f5q|max(f0d···f5d,f0q···f5q)]]>为具有相同颜色子块的方向相似度，其中包含了5个方向类型和1个无方向类型；式中，wid为颜色码字ki出现在图像dn中的频率；wiq为颜色码字ki出现在待检索图像q中的频率；f为空间频率。...

【技术特征摘要】
1. 一种基于子块的融合颜色和方向特征的图像检索方法，其特征在于： 将图像分成NXN大小的子块，计算每个子块的RGB颜色模式下平均颜色值，并将颜色 值对应到生成的码书之中，子块颜色值与码书中颜色值最近的索引号为子块的编码；利用 边缘直方图方法，计算每个子块的方向性，将所得到的方向属性对应到子块的颜色属性所 对应的编码之中； 对待检索图像和查询图像的特征进行相似性的度量，设颜色码书K = k2. 共有 t个码字；检索图像库为D = {dj，包含η幅图像；q为待检索图像；用于相似性度量的距离 函数如下： 1/ ...

【专利技术属性】
技术研发人员：张朝柱，李珂，张珍军，朱玥，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23