使用分类技术来从图像中提取主色制造技术

提供了一种用于生成检测图像的主色的检测器的方法和系统。主色系统训 练检测器将颜色分类为图像的主色。主色系统使用训练图像的集合来训练该检 测器。为了训练检测器，主色系统首先标识训练图像的候选主色。主色系统然 后提取候选主色的特征。主色系统还输入每一个候选主色的优势度的指示。主 色系统然后将候选主色的所提取的特征和优势度的指示用作训练数据来训练 检测器检测图像的主色。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用分类技术来从图像中提取主色背景如Google和Overture等许多搜索引擎服务允许对能经由因特网访问的信 息进行搜索。这些搜索引擎服务允许用户搜索用户可能感兴趣的显示页面，如 网页。在用户提交包含搜索项的搜索请求(即，査询)之后，搜索引擎服务标 识可能与这些搜索项相关的网页。为快速标识相关的网页，搜索引擎服务可维 护关键词到网页的映射。该映射可以通过爬寻(crawl) web (即，万维网) 来标识每一网页的关键词来生成。为爬寻web，搜索引擎服务可使用根网页列 表来标识能通过这些根网页访问的所有网页。任何特定网页的关键词可使用各 种公知信息检索技术来标识，如标识标题行的文字、在网页的元数据中提供的 文字、突出显示的文字等等。搜索引擎服务基于网页的关键词与查询的文字匹 配得如何来标识可能与搜索请求相关的网页。搜索引擎服务随后将到所标识的 网页的链接以基于可以按照其与查询的相关度、流行度、重要性和/或其它度量 来确定的排名的顺序显示给用户。因特网正越来越多地用于搜索和査看图像(例如，照片)。为了支持该用 途，商用搜索引擎服务自2005年以来已定位并索引了超过10亿个图像。用于 网页图像的索引技术通常以类似网页索引的方式来工作。 一旦搜索引擎服务标 识了一图像，它就试图从包含该图像的网页上的、该图像周围的文本或从其他 网页上引用包含该图像的网页的链接周围的文本中标识与该图像有关的关键 词。搜索引擎服务然后创建从这些关键词到该图像的映射。用户然后可以在搜 索一图像时提交文本査询。例如，对定位关于老虎的图像感兴趣的用户可提交 査询老虎动物。搜索引擎服务然后可以在关键词索引中搜索关键词老虎 和动物以便定位相关图像。搜索引擎服务显示每一张相关图像的縮略图作为 搜索结果。为了帮助改进搜索图像，已使用基于内容的图像检索技术。某些基于内容 的图像检索技术使用诸如颜色、纹理和锐度等低级特征来表示图像。然而，这 些低级特征没有有效地表示图像的语义。某些基于内容的图像检索技术使用诸如主色和图像类型(例如，照片或图形)等中级特征来表示图像。这些中级特 征往往提供比低级特征更具语义的信息并由此在搜索图像时更有用。图像的主色能够由搜索引擎服务以不同的方式用来改善搜索体验。例如， 搜索引擎服务可允许用户连同表达所需图像的语义的关键词一起输入主色作 为所需图像的视觉特征。由此，查询可由关键词老虎森林和主色绿组成。 作为另一示例，搜索引擎服务可标识匹配査询的关键词的图像并且然后基于其 主色来群集所标识的图像。为了便于主色的使用，搜索引擎服务可基于图像的 主色来索引其图像。图像的主色还可在搜索之外的应用中使用。在计算机显示器或电视上显示图像的系统可自动生成围绕每一个图像的遮片(matte)。这些系统可基于主色来为该遮片选择颜色。例如，为该遮片选择的颜色可以是与图像的主色互补的 颜色。其他系统在显示图像或视频时生成环境光。这些系统可为该环境光选择 基于当前正在显示的图像或视频帧的主色的颜色。用于标识图像的主色的现有技术通常选择在图像中出现最频繁的颜色或 应用某一统计算法。然而，这些当前技术并不能总是将适当的颜色标识为主色。例如，如果一图像中25%的像素是一种颜色而75%的像素是非常相似的颜色 (与第一种颜色有很大的不同)，但是不超过5%的像素是任一种相似的颜色， 则当前技术可能错误地将25%的像素的颜色选为主色。概述提供了一种用于生成检测图像的主色的检测器的方法和系统。主色系统训 练检测器将颜色分类为图像的主色。主色系统使用训练图像的集合来训练该检 测器。为了训练检测器，主色系统首先标识训练图像的候选主色。主色系统然 后提取候选主色的特征。所提取的候选主色的特征中的某一些可基于该候选主 色与该图像的特定区域内的颜色之间的差异。主色系统还输入每一个候选主色 的优势度的指示。主色系统然后将候选主色的所提取的特征和优势度的指示用 作训练数据来训练检测器检测图像的主色。主色系统可基于各种分类技术来训 练检测器。 一旦训练了检测器，检测器就可由各种应用程序用来标识目标图像 的主色。为了标识主色，应用程序使用用于标识训练图像的候选主色的相同的72技术来标识目标图像的候选主色。应用程序然后同样使用用于提取训练图像的 候选主色的特征的相同的技术来提取候选主色的特征。应用程序然后将检测器 应用于每一个所提取的候选主色的特征来生成指示该候选主色对于目标图像的优势度的分数。应用程序然后可将具有最高分数的候选主色选为目标图像的 主色。提供本概述以便以简化的形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的一 些概念。该概述不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨 在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。附图简述附图说明图1是示出一个实施例中的主色系统的各组件的框图。图2是示出一个实施例中的主色系统的生成检测器组件的处理的流程图。 图3是示出一个实施例中的主色系统的标识候选主色组件的处理的流程图。图4是示出一个实施例中的主色系统的变换色彩空间组件的处理的流程图。图5是示出一个实施例中的主色系统的将颜色量化为柱组件的处理的流 程图。图6是示出一个实施例中的主色系统的计算平均色组件的处理的流程图。 图7是示出一个实施例中的主色系统的计算权重组件的处理的流程图。 图8是示出一个实施例中的主色系统的群集颜色组件的处理的流程图。 图9是示出一个实施例中的主色系统的过滤颜色组件的处理的流程图。 图10是示出一个实施例中的主色系统的提取候选主色的特征组件的处理 的流程图。图11是示出一个实施例中的主色系统的计算图像中的差异分布组件的处 理的流程图。图12是示出一个实施例中的主色系统的计算与周围颜色的差异组件的处 理的流程图。图13是示出一个实施例中的主色系统的标识主色组件的处理的流程图。8详细描述提供了一种用于生成检测图像的主色的检测器的方法和系统。在一个实施 例中，主色系统训练检测器将颜色分类为图像的主色。主色系统使用训练图像 的集合来训练该检测器。例如，训练图像可以是由搜索引擎服务索引的图像的 子集。为了训练检测器，主色系统首先标识训练图像的候选主色。主色系统可 使用诸如选择具有最高频率的颜色等用于标识候选主色的常规技术，或者可使 用如以下所描述的群集技术。主色系统然后提取候选主色的特征。所提取的候 选主色的特征中的某一些可基于该候选主色与该图像的特定区域内的颜色之 间的差异。例如， 一个提取的特征可基于候选主色与同图像中的关注区域(attention area)相关联的颜色之间的差异。主色系统还输入每一个候选主色 的优势度的指示。指示可以是二进制值(即，主导或非主导)、其他离散值(例 如，极度、高、正常和低)或连续值(例如，0和1之间的实数值)。优势度 的指示可以是来自审阅训练图像并提供其对候选主色的优势度的意见的人的 输入。主色系统然后将候选主色的所提取的特征和优势度的指示用作训练数据 来训练检测器检测图像的主色。主色系统可基于诸如支持向量机(SVM)、 自适应增强和神经网络等各种分类技术来训练检测器。 一旦训练了检测器，检 测器就可由各种应用程序用来标识目标图像的主色。为了标识主色，应用程序 使用用于标识训练图像的候选主色的相同的技术来标识目标图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在计算系统中用于生成检测图像的主色的检测器的方法，所述方法包括：　提供训练图像的集合（１１０）；　对于每一个训练图像，　标识所述训练图像的候选主色（１６０）；　提取所述训练图像的候选主色的特征（１７０）；以及　 　输入所述候选主色对所述训练图像的优势度的指示（１８０）；以及　使用所述候选主色的所提取的特征和优势度的指示来训练检测器检测所述图像的主色（１３０）。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2006.9.21 US 11/533,9531.一种在计算系统中用于生成检测图像的主色的检测器的方法，所述方法包括提供训练图像的集合(110)；对于每一个训练图像，标识所述训练图像的候选主色(160)；提取所述训练图像的候选主色的特征(170)；以及输入所述候选主色对所述训练图像的优势度的指示(180)；以及使用所述候选主色的所提取的特征和优势度的指示来训练检测器检测所述图像的主色(130)。2. 如权利要求l所述的方法，其特征在于，包括 标识目标图像的候选主色； 提取所述目标图像的候选主色的特征；以及通过将所述检测器应用于所提取的所述目标图像的特征来检测所述目标 图像的主色。3. 如权利要求l所述的方法，其特征在于，所述标识所述训练图像的 候选主色包括将所述训练图像的颜色量化为柱； 计算所述柱的平均色； 计算所述柱的权重；以及以所述柱的权重为因子群集所述柱的平均色，所群集的平均色表示所述候 选主色。4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，包括基于所群集的平均色 的权重来过滤所群集的平均色。5. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述群集包括为差异最小的颜色对连续创建组合色。6. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述组合色是所述颜色对 的加权组合并且具有从所述颜色对的权重得到的组合权重。7. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述训练图像 的候选主色的特征包括提取基于候选主色和所述训练图像的颜色之间的差异 的特征。8. 如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述差异基于选自整个区域、中央区域和关注区域的训练图像的区域。9. 如权利要求l所述的方法，其特征在于，提取所述训练图像的候选 主色的特征包括提取基于所述训练图像中类似于候选主色的相似的颜色和具 有所述相似的颜色的所述像素的相邻像素的颜色之间的差异的特征。10. 如权利要求1所述的方法其特征在于，所述标识所述训练图像的候选主色包括 将所述训练图像的颜色量化为柱； 计算所述柱的平均色； 计算所述柱的权重；以及以所述柱的权重为因子群集所述柱的平均色，所群集的平均色表示 所述候选主色；并且所述提取所述训练图像的候选主色的特征包括提取基于候选主色和所述 训练图像的颜色之间的差异的特征；并且包括-标识目标图像的候选主色；提取所述目标图像的特征；以及通过将所述检测器应用于所提取的所述目标图像的特征来检测所述 目标图像的主色。11. 一种生成检测图像的主色的检测器的计算系统，包括 标识图像的候选主色的标识候选主色组件(160);...

【专利技术属性】
技术研发人员：M·李，WY·马，Z·李，Y·陈，
申请(专利权)人：微软公司，
类型：发明
国别省市：US