基本信息
- 项目名称：
- 基于颜色的图像检索方法研究
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 自然科学类学术论文
- 简介：
- 图像的颜色特征相对于图像的其它特征而言具有较强的稳定性，因而在图像检索领域具有广泛的应用。在颜色直方图的基础上，本文研究了欧式距离法、直方图相交法和中心矩法三种图像匹配算法，并在VC++6.0平台上编程实现。实验结果表明，这三种方法都能达到较好的检索效果。
- 详细介绍：
- 本作品从图像的颜色特征出发，研究了基于颜色的图像检索方法，开发了一个图像检索系统软件。主要集中在对三个关键技术的研究上：首先，选择合适的颜色空间来描述颜色特征；其次，采用一定的量化方法将颜色特征表达为向量的形式；最后，定义一种相似度（距离）标准来衡量特征间的相似性。本作品具有提取图像特征方便，检索精度高，容错性好的特点，研究的是建立在数字图像处理、模式识别、与数据库技术基础之上的综合应用技术，该成果在一定程度上可以解决从大量的图像数据中检索出需要的图像，有较强的实际应用价值。
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作品专业信息
撰写目的和基本思路
- 随着信息时代的来临，为了能从海量的图像数据中快速准确的检索到想要的图片，基于内容的图像检索课题研究越来越热，图像的内容包括颜色特征、纹理特征、形状特征、语义特征。本项目从图像的颜色特征出发，研究了几种实用的基于颜色的图像检索方法，如欧式距离法、直方图相交法、中心矩法，在此基础上开发出了一个小型简易的基于颜色的图像检索系统，并进行了实际测试，取得了比较好的效果。
科学性、先进性及独特之处
- 本项目开发了一个简易的基于颜色的图像检索系统，具有提取图像特征方便，检索精度较高，容错性较好，有较强的实用性的特点。该项目深入研究了基于颜色的图像检索方法的现状，在分析、总结前人理论研究的基础上，提出了一种综合检索方法，该方法能产生比较好效果，该系统具有很好的适应性，是对基于内容的图像检索理论的进一步探索。
应用价值和现实意义
- 开发的实用图像检索系统为互联网海量图像数据处理、查询、分类等实际应用做出了贡献，也为基于内容和相关反馈的图像检索的理论提供了较好的应用支持，进一步为图像检索的广泛应用提供了参考依据，该项目理论研究结果具有一定的参考价值，开发的实际项目具有比较好的应用价值。
学术论文摘要
- 图像的颜色特征相对于图像的其它特征而言具有较强的稳定性，因而在图像检索领域具有广泛的应用。在颜色直方图的基础上，本文研究了欧式距离法、直方图相交法和中心矩法三种图像匹配算法，并在VC++6.0平台上编程实现。实验结果表明，这三种方法都能达到较好的检索效果。
获奖情况
- 本作品于2010年4月在学术期刊《软件导刊》上发表，论文目录：李进 陈念 马帅军 明慧.基于颜色的图像检索方法研究.《软件导刊》，2010年第4期，Vol.9 No.4:184-186.
鉴定结果
- 通过鉴定
参考文献
- 前基于颜色特征的图像检索主要集中在对三个关键技术的研究上：选取合适的颜色空间；有效的特征提取方法；准确的特征匹配算法。主要研究的颜色空间有RGB、HSV、YCrCb、CIEL*a*b*和CIEL*u*v*等；主要研究的特征提取方法有颜色直方图方法及其改进研究，颜色矩和颜色熵的研究，颜色相关图的研究，颜色聚合向量的研究等；主要的特征匹配算法有欧式距离法、中心矩法、直方图相交法等。相关的技术文献检索目录如下： [1]孙君顶,赵珊著.图像低层特征提取与检索技术[M].北京: 电子工业出版,2009. [2]罗志社.基于颜色的图像检索[J].2004;12(2):232-252. [3Rafael C. Gonzalez著.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社,2004. [4] 田玉敏,林高全. 基于颜色特征的彩色图像检索方法. 西安电子科技大学学报(自然科学版), 2001, 29(I): 43-46.
同类课题研究水平概述
- 目前基于颜色特征的图像检索主要集中在对三个关键技术的研究上： 1)选取合适的颜色空间； 2)有效的特征提取方法； 3)准确的特征匹配算法。 1颜色空间研究 对彩色图像进行研究，必须在特定的颜色空间中进行。实际应用中常用的颜色空间很多，在图像检索中，主要采用的颜色空间有RGB、HSV、YCrCb、CIEL*a*b*和CIEL*u*v*等。 2颜色的特征提取研究 2.1 颜色直方图方法及其改进研究 颜色直方图是基础提取方法，也是一种相当重要的方法，具有 特征提取和相似度计算简便，并且随图像尺度、旋转等变化不敏感的 特点。但是该方法丢失了颜色的空间分布信息，图像维数过高，对图像 颜色量化处理易造成误检现象等。针对这些问题，近年来许多改进算 法被提了出来。比如梁艳梅等应用模糊集理论的α-级关系来定义彩 色直方图的匹配色彩峰，通过综合所有色彩峰的高度匹配得出彩色直 方图的相关值，从而有效提高图像的检索效率。 2.2 颜色矩和颜色熵的研究 颜色矩的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示，无需对特征进行向量化，降低了颜色特征的维数。但其检索效率低，为了避免低矩阵较弱的分辨能力，往往将它与其他图像特征联合应用，比如文献作者将HSV颜色空间量化聚类后，利用多邻域颜色矩直方图和原始的量化聚类直方图方法，再结合PCA算法降维得出的高检索效果的方法。 2.3颜色相关图的研究 颜色相关图是利用图像中像素间的颜色关系来描述图像颜色空间分布的另一种表达方式。这种特征不但刻画了某一种颜色的像素数量占整个图像的比例，还反映了不同颜色对之间的空间相关性。颜色相关图的图像检索效果很好，但是它的缺点就是计算量很大。近年来对于颜色相关图的研究才起步，主要是结合其他方法来研究，文献介绍了一种基于颜色相关图与小波变换的算法。 2.4颜色聚合向量的研究 颜色聚合向量方法是针对颜色直方图和颜色矩等无法描述图像颜色空间分布的信息提出的。其核心思想是将属于颜色直方图每一个区间内的像素分为两部分，如果该区间内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值则将该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。
