计算机为基础的色彩图像检索方法与

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摘 要：为了进一步改善图像检索方法的效果,并有效提高其检索效率,有必要针对图像检索方法进行进一步研究和完善.本文重点从图像检索方法中应用较为广泛的色彩图像检索方法入手,就以计算机为基础的色彩图像检索方法的特点及其关键技术进行了研究,希望能为相关领域的研究提供参考.

关 键 词：色彩特征；图像检索方法；关键技术

中图分类号：TP391.3

近些年来,随着计算机技术及多媒体技术的快速发展以及硬件速度的不断提高,图像信息已经成为计算机信息处理中十分重要的内容之一.照相机、摄像机及扫描仪的使用产生了庞大的图像信息资源,面对如此庞大丰富的图像资源,采用何种检索方法来对寻找有用的图像资源已经成为相关领域的研究热点.对于以往的数据库而言,其使用最多的是关 键 词检索法,而对于图像而言,此种方法显然不再适用,因此,本文探讨了图像检索方法及其种类,并重点针对使用最为广泛的色彩图像检索法进行了研究,希望能够为此类问题的顺利解决寻找有效的途径.

1图像检索方法的内涵及分类

图像检索方法,即借助于计算机检索系统,通过输入图像来对有用的图像资源进行检索的一种方法.其主要是通过图像分析软件来对图像进行分析,以其在软件中所呈现的颜色、纹理及形状等特征为依据,对其所具有的显著特征进行随机自动抽取,并将所输入图像存入计算机图像库中,同时将相应的特征量一并存入相连的特征库中,以便在图像检索过程中通过对所给定的图像进行查询,来对图像进行分析和对比,并及时提取出图像的特征向量.经查询后,若数据库中存在同特征库中特征向量相吻合的图像时,即可经搜索提取出有用的检索图.

根据图像特征的不同,可将图像检索分为如下三种方法：一是以色彩特征为基础的图像检索法,二是以纹理特征为基础的图像检索法,三是以形状特征为基础的图像检索法.由于从图像中将边界及区域提取出来一直是图像处理领域中相当困难的问题,因此,这也导致基于形状特征的图像检索法成为三种中最困难的一种方法.色彩对于图像而言具有十分重要的意义,且提取色彩特征较为快速和方便,且不会因图像几何形状的变换而发生改变,因此,是图像检索中最常用的特征之一.图像检索过程中,对人们视觉冲击最为直接的无疑是色彩,因此,色彩图像检索法所具有的专一性及其稳定性满足了各层次人们视觉方面的需求,也拥有更加良好的检索效果.

2色彩图像检索方法及特点

在以色彩特征为基础的检索算法中,常采用色彩直方图来对图像的颜色特征进行表示.直方图可以对图像中各种颜色的频率分布进行较好的反应,横轴通常表示的是颜色的等级,而纵轴主要表示相同颜色等级上该色彩的像素在整个图像中的比例情况.通常而言,直方图可对图像进行最大匹配度的检索.有关色彩索引方法主要包括两类,即以全局为基础的色彩索引以及以局部为基础的色彩索引.全局色彩索引即根据全局色彩分布情况来对图像进行索引,通过对各种颜色的像素进行计算,将具有相同色彩内容及像素的图像检索出来.其中,较为有用的工具为灰度直方图,其可通过特征指标来对图像进行描述.借助于色彩直方图进行检索的方法相当多,例如累加直方图法及比例直方图法等等.由于色彩直方图无法为图像中像素的位置提供线索,因此,为尽量避免信息的丢失,提出了以局部为基础的色彩检索方法,其索引对象为局部相似的色彩区域,考虑到色彩分类及一些初级特征,采用圆度、形状面积及离心率等来对图像形状特征矢量进行描述.

较传统检索方法而言,色彩图像检索方法具有如下特点：1）视觉属性,图像首先带给人的是一种视觉上的冲击,通过直观的视觉体验对某种概念进行了传达.色彩是人们普遍理解的一种特征,其主要是以图像的色彩特征作为图像的索引,并根据相似度进行相应的匹配和检索.2）形状特征,在运用图像的色彩进行检索时,形状也常被同时纳入考虑中,二者的结合常常能够达到更为精确的检索效果.在对图像的形状进行匹配时,最为经典的方法即采用Hough进行变换,此外,Chamfer比较法能够根据线性时间的复杂程度对两个图像形状快集合进行比较,在对形状进行描述时,可采用如下几种方法：边界特征法、几何参数法、有限元方法、形状不变矩法等.

3以计算机为基础的色彩图像检索方法及其关键技术分析

对于色彩图像检索方法而言,有关研究人员提出了多种方案,例如色彩直方图、颜色矩、聚类、主色调、颜色集等检索算法,其中,色彩直方图是实际应用过程中使用最多的检索方法之一.具体而言,色彩直方图法是通过对色彩空间进行确定来对各种色彩的像素个数进行计算,并进行直方图的构造,并将直方图作为图像的色彩特征进行检索.其中,色彩特征的相似性主要是通过直方图构造间的距离来度量的,当被检索图像的色彩满足检索结果时,其直方图间的距离将小于给定阈值.以色彩空间为基础的固定划分方法主要是先将图像进行适当分块的分割,而后通过分块的色彩直方图及色彩矩来为各分块进行局部颜色特征的提取,因而实现了图像检索准确性的大幅度提高.目前,以颜色特征为基础的图像检索多集中于如下三个关键技术的研究方面：

3.1色彩空间的研究方面

对于色彩图像检索而言,其必须在一个特定的色彩空间中进行,但实际应用过程中,常用的色彩空间并非想象中那么多样化与理想化,因此,有必要对色彩空间方面进行进一步研究.目前,图像检索过程中常用的色彩空间有HSV、RGB等.

3.2色彩特征的提取方面

1.色彩直方图及其改进方面的研究,色彩直方图虽具有很多优点,并得到了较为广泛的应用,但是由于此法易丢失色彩的空间分布信息,对于图像色彩量化处理容易出现误检的状况,图像的维数偏高等等,因此,仍需进行进一步的改进,例如可采用模糊集理论的α-级关系来对色彩直方图的匹配色彩峰进行定义,通过对所有色彩峰的高度进行综合匹配,得出色彩直方图的一系列相关值,从而实现图像检索效率的有效提高.

2.有关颜色聚合向量方面的研究,为了进一步解决色彩直方图及色彩矩等难以进行图像色彩空间分布信息的描述等缺点,有关色彩聚合向量法的研究越来越多,其主要是将色彩直方图各区间内的像素分为两大部分,当此区间内某些像素占据的连续区域面积超过了给定阈值时,即将此区域像素作为聚合像素.

3.3图像数据库技术方面

由于色彩图像检索需要以色彩特征作为索引,需选择一幅或多幅代表性图像来进行图像的构造,因此,为图像数据库带来了诸多问题,可利用面向对象数据库所支持的多媒体结构及类型数据来对此类问题进行解决.

4结语

总而言之,以计算机为基础的色彩图像检索方法为用户提供了一种有效的网络图像信息资源搜索手段,但是,由于色彩图像检索技术目前仍存在着不少亟待发掘的内容,因此,必须以计算机网络及信息技术为基础,不断推动色彩图像检索技术的进一步发展和完善.