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基于颜色直方图的图像检索 作者:吴亚平学号:200812017081203009 1.概述 在过去的十几年间，有许多知名机构都对图像检索系统进行了深入的研究，病开发出了相应的检索系统，例如IBM Almaden研究中心研制的QBIC系统，Virage公司研发的VIRAGE系统，麻省理工大学多媒体实验室研发的Photobook系统，哥伦比亚大学研发的VisualSeek系统，斯坦福大学研发的WBIIS系统，U.C.伯克利分校研发的Blobworld系统等等。 这些检索系统的基本特征都是基于图像像素值的特征提取相应的规则图像，例如形状、颜色、纹理等，并以此为依据对图像进行比较检索，在这篇论文中，系统采用了基于颜色特征提取的检索。基于直方图在两个颜色空间对图像特征进行判定检索。这两个颜色空间是RGB和HSV。通过对两副图像对应的RGB和HSV 值计算其距离，依据距离的远近来判断相似性，这种方法简单易行，由于丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息，判定的计算量相对较小。当然这也导致了两副图像之间的判定没有实际的语义上的关联，也就是说，距离相近的图像并不一定有事实上的相应联系。但是，经过试验的判定，这种基于直方图的图像检索系统能够为图片检索提供相对精确的检索结果。 2.相关知识 2.1. RGB颜色空间 RGB颜色模型中每种颜色都是由红绿蓝三种颜色组成。这种颜色模型在许多CRT显示器和彩色光栅图形设备中被广泛使用。这三种颜色被认为是其他颜色的
添加剂，对于所需要的颜色通过对这三种颜色进行不同的比例进行相加即可得到。RGB模型可以用如下的颜色坐标系表示。注意从（0，0，0）到（1，1，1）的对角线，白色代表了灰阶，RGB色彩模式俯视从白色开始的。 2.2. HSV颜色空间（也称HIS颜色空间） HSV字母分别代表了色度（Hue），饱和度（Saturation），色调。上面的锥形图说明HSV的颜色模型。Value代表了颜色的强度，他是从图像信息中分离出来，可以表示相关信息的部分。色度和饱和度代表了颜色在人眼中的生理特征。色度与红色等颜色从0到1的表示不同，色度是从红色通过黄，绿，青，蓝，洋红色，再回到红色。饱和度的区分是从0 到 1，他通过值大小来影响颜色的饱和度。对于色调，也是从0到1，随着他的增大，图像的颜色就会越来越亮。
一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法
研究基于小波变换的图像压缩 摘要 图像压缩的关键技术是图像数据转换,转换后的数据进行数据量化和数据熵编码。基于小波变换的图像压缩是一种常见的图像压缩方法,本篇论文使用小波变换、多分辨率分析及不同规模的量化和编码实现图像压缩。在相同的条件下,本文采用两种不同的方法,第一种方法保留低频和放弃高频,第二种方法是阈值方法来实现图像压缩。 关键词：关键词——小波变换；小波图像系数；量化；编码 1.引言 图像压缩是指损失一部分比特率的技术或无损还原原始图像信息。在信息理论中,它的有效性，源编码的问题,即通过移除冗余即不必要的信息来实现这一目标。压缩的图像信息有两个方法，模拟和数字,因为数字压缩方法有大幅减少比特数量的优势,绝大多数的系统使用数字压缩方法。信号分析及处理的常用方法是傅里叶变换(FT),而且最广泛的分析工具应用于图像处理,但由于傅里叶变换不能满足局部的时间域和频率域的特点,小波变换具有傅立叶变换没有的两个特征,同时小波变换系数相同的空间位置描述在不同的尺度上有相似性,使得小波变换能进行量化编码。近年来,使用基于小波变换的图像压缩已取得了很大的进步,也变换算法充分利用小波系数的特性。 2.图像压缩编码的基本原理 图像编码研究侧重于如何压缩图像数据信息,允许一定程度的失真条件下的还原图像(包括主观视觉效果),称为图像压缩编码。然后使图像信号的信号源通过系统PCM编码器由线性PCM编码,压缩编码器压缩图像数据,然后摆脱码字的冗余数据。图像压缩编码的基本原理是图1。
图1 图像压缩编码的基本框图 因此,图像编码是使用统计特性的固有效果和视觉特征,从原始图像中提取有效信息，信息压缩编码和删除一些无用的冗余信息,从而允许高效传输的数字图像或数字存储。图像恢复时,恢复图像的不完全与原始图像相同,保留有效信息的图像。 3.小波分析的基本理论 小波变换具有良好的定位时间和频域的特征,充分利用非均匀分布的分辨率,对于高频信号,使用时域的小时间窗口,进行低频信号分析,使用一个大的时间窗口。这正值一个时频分布特征,高频信号持续很长时间，不易衰减,低频信号持续很长时间,正好适合图像处理。 4. 基于小波的图像压缩变换 小波变换用于图像压缩的基本思想,小波变换用于图像压缩:首先选择小波对原始图像进行小波变换,得到了一系列小波系数,然后对这些系数量化和编码。使用某些特征相同的相邻元素之间的子频带的小波系数和量化小波系数实现图像数据压缩的目的。二维图像信号多分辨率分析和Matlab算法是关键,需要引入二维多分辨率分析和Matlab算法。二维可分离的多分辨率分析和Matlab算法可以很容易地由一维离散小波变换得到。图3 Matlab分别为二维分解图和重建算法图。 图2二维Matlab分解图
研究生课程 数字图像处理Digital Image Processing 彭宇新 北京大学计算机科学技术研究所E_mail:pengyuxin@https://www.doczj.com/doc/aa378007.html,
基于内容的图像检索 ●为什么需要基于内容的图像检索? ●查询方式，查询demo，现有系统简介●具体内容 ?特征提取 ?相似度匹配 ?相关反馈 ?索引结构 ●MPEG-7介绍：性能评价等 ●思考的几个问题？
为什么需要基于内容的图像检索? ●当前图像内容的特征 ?海量的图像内容出现 人类已有的：历史、地理、军事、医学… 每天新增的：数码相机、互联网?图像内容的特征：没有索引、目录或摘要 ?怎样找到需要的图像？
●基于文字描述的图像检索 ?丰富的图像内容很难用文字来全面描述 ?文字的选取因人而异，带有很大的主观性 ?耗费大量的人力和时间 ●结论：对于海量的图像，基于人工标注文字的检索已不可能 ●问题：目前搜索引擎提供的基于文字的图像检索，能够解决问题吗？解决得好吗？为什么需要基于内容的图像检索?
●为什么需要基于内容的图像检索(CBIR)? ?提供图像的检索功能 ?不需要人手工标注，计算机自动分析和检索，节省人力和时间 ?使海量图像的管理和索引成为可能 ?存在的问题： 人类高级语义特征与计算机底层特征表示的矛盾 查询方式问题 为什么需要基于内容的图像检索?
基于内容的图像检索 ●为什么需要基于内容的图像检索? ●查询方式，查询demo，现有系统简介●具体内容 ?特征提取 ?相似度匹配 ?相关反馈 ?索引结构 ●MPEG-7介绍：性能评价等 ●思考的几个问题？
图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/aa378007.html, 图像纹理检测与特征提取技术研究综述 作者：李秀怡 来源：《中国管理信息化》2017年第23期 [摘要] 图像纹理作为图像数据的重要信息，是符合人类视觉特征的重要信息之一。纹理 检测与特征提取是纹理分类与分割的基础前提，可以应用到医疗、工业、农业、天文等多个领域，也是近几十年来一个经久不衰的热点研究。随着图像处理领域各种技术的发展，纹理特征分析提取方法也得到不断创新。文章在对相关文献进行调研的基础上，叙述了纹理特征提取方法的发展历程及研究现状，并重点对近十年纹理特征提取方法进行了论述，最后指出了该领域的发展趋势及问题。 [关键词] 图像纹理；特征提取；小波；支持向量机 doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 088 [中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）23- 0175- 04 1 引言 随着大数据时代的到来，相对于一般数据，图像信息作为一种更直观更形象的数据表现形式，其应用已经深入到医学、工业、航空、农业等各行业领域中。而纹理作为图像的重要特征之一，可以充分反映图像的整体特征，因此也成为了诸多图像后处理技术所必备的研究条件。但是，纹理的复杂多样性使得研究者们对其分析和准确识别是非常困难。而解决这个困难的方法之一是对图像提取纹理，然后对提取的纹理进行分析研究。这也是模式识别、图像检索、和计算机视觉等研究的基础。在纹理研究的每个阶段内，随着国内外学者研究对图像纹理提取模型及算法的不断创新，以及纹理提取的广泛的应用价值，促使着大家对这一领域进行更深入的研究。 2 纹理的基本定义及特性 目前，人们对纹理的精确定义还没有完全统一，当前几个类别的定义基本上按不同的应用类型形成相对的定义。一般认为，纹理是图像色彩或者灰度在空间上的重复或变化形成纹理。通常，人们将组成纹理的基本单元称为纹理基元或纹元（texture element）。 尽管关于纹理的定义尚未统一，但人们对纹理信息所具有的如下特性达成共识： （1）纹理基元是纹理存在的基本元素，并一定是按照某种规律排列组合形成纹理；（2）纹理信息具有局部显著性，通常可以表现为纹理基元序列在一定的局部空间重复出现；（3）纹理有周期性、方向性、密度、强度和粗糙程度等基本特征，而与人类视觉特征相一致的周期
第六届浙江省大学生电子商务竞赛 作品名称:基于内容的网络商品图像检 索系统 作品类别：技术类 2011年3月13日
目录 第1章项目背景 (3) 第2章关键技术介绍 (6) 第3章系统分析与设计 (8) 3.1需求分析 (8) 3.1.1功能性需求分析 (8) 3.1.2非功能性需求分析 (8) 3.2系统设计 (10) 3.2.1 总体结构设计 (10) 3.2.2 功能模块设计 (11) 3.2.3 检索流程设计 (12) 3.2.4数据存储设计 (14) 3.2.5 算法设计 (17) 第4章系统实现 (25) 4.1 数据采集模块 (25) 4.2 数据检索模块 (28) 4.3 数据显示模块 (29) 4.4 数据推送模块 (34) 第5章盈利模式与市场营销推广策略 (36) 5.1目标市场 (36) 5.2盈利模式 (36) 5.3 系统推广策略 (37) 第6章财务分析 (41) 6.1搜索系统建设成本 (41) 6.2搜索引擎运行维护成本 (41) 6.3搜索系统宣传推广成本 (42) 第7章风险及对策 (43)
7.1市场风险及对策 (43) 7.2技术风险及对策 (43) 7.3项目风险及对策 (44) 7.4竞争风险及对策 (44) 第8章创新点 (45) 第9章总结 (46) 【参考文献】 (47)
第1章项目背景 随着计算机软硬件和互联网技术的飞速发展，多媒体数据的数量以惊人的速度增长。各行各业有越来越多的信息通过图像的形式进行表达，这些图像中包含了大量有用的信息。但是这些图像松散的分布在世界各地，缺少有效的组织，难以达到资源共享的目的。因此如何利用如此众多的图像信息并从中定位感兴趣的图像，是对图像信息的查询技术提出的重大挑战。 早在1951年，信息检索(Information Retrieval)这一术语就被Calvin M oores描述为使用户的信息需求能够变为最终的有用信息的过程。当然，他当时指的是文本格式的文件检索。但他的描述却揭示了信息检索系统的实质:帮助用户具体定位相关信息。 在1970年以后，随着数据库管理和计算机视觉两个领域的飞速发展，图像检索技术(Image Retrieval)的研究成为热点。由于图像检索在这两个领域的不同应用，所以它们采用的研究方法也各自有所侧重。数据库管理领域的研究采用基于文本的图像检索方法，而计算机视觉领域则偏重于基于视觉的图像检索。 基于文本的图像检索（text-based image retrieval），主要在数据库领域中进行研究，它的一个典型框架是，首先对图像用文本进行注解(关键字)，然后用基于文本的数据库管理系统(DBMS)来进行图像关键字检索，诸如数据模型、多维度索引、查询评价等的研究进展均是沿着这一领域所作的。但是，基于文本的图像检索存在很大困难，尤其是图像的数据量非常大的时候，其一，手工对图像进行注释所需的工作量太大；其二，许多图像很难用文字的方式进行描述;其三，不同的人对同一幅图像的理解不一样，即使同一个人对同一幅图像在不同环境下理解也不完全相同，这样使得对图像的描述不唯一，造成检索结果的千差万别;其四，由于世界上存在许多语种，采用不同的语言文字对图像进行描述而建立的索引在应用中造成了一定的阻碍。因此基于文本方式的图像检索存在很大的局限性。 90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。为克服这些问题，基于内容的图像检索技术(content-based image retrieval)应运而生。区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术
图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1） 颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2） 颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡 的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3） 颜色矩
计算机科学２∞ｏｖ。ｌ２７№６ 基于纹理特征与ＢＰ神经网络麴一类图像检索刈Ａ糙ｈｄ《ｌｍ８９ｅＲｅｔｒ｜ｅｖａｌ黼ｅｔｈ。ｄｆｋ￡ｅｄ。ｎＴｅｘｔＨｒｅＦ￡５｝愀ｓ蛐ｄＢＰＮ骰ｌｒａｌＮｅ＃ｗ。ｆｋｓ 戴青云余英林 （华南理工大学通信与电子工程聚广州５１０６４１） Ａ抽ｔｒａｎＩｎＶｊｅｗｏｆｔｅｘｔｌｌｒｅ曲ａ￥ｅｄｉｍａ壮托ｔｒ撑ｖａｌ，ａｋｌｎｄ。ｆＥｍａ舭ｒｅｍｅｖａｌｍｅｔｈ。ｄｍｐｒ。∞ｓ叫ｉｎｔｂｓ ｐａｐｅｒｗｈｉｃｈｅｘｔＨｅｔｓａｎｄｓｅ｝ｅｃ拈｛ｅｘｔｕｒｅ壬ｅ８ｔｕｆ￡ｓｂａｓｅｄｏｎｔｉｌｅ ｃｏ—ｏｃｃ㈣艇ｅｍａｔｒｉｘａ酬ｔｈ＃ｎｃ｛。ｓｓ擅￡ｓ ｔｋｍｗｎｈ辩’｝耗日托ｌＮｅｔｗｏｒ氧ｓ＋辩ｘｐ旺ｌ掘ｅⅡｔ㈣Ⅱ】【ｓｓｈｏｗ￡ｈａｔｔ醚ｓｍｅｔｈ矗￡ｓｖ￡ｒｖｅｆ｜＃ｃｔｉ他ｆｏｒｆｅ韬辨 ｍ霉ａｓｅｒ把ｓｏｆｉｍ８９ｅｓ。ｆｎｕｍｂｅｒｓｌｎｖｅｈＩｃｌｅ｝托ｅｎｓｅｐｌａｔｅ§ Ｋｅ”ｎｒｄｓＴｅ：：：ｍ—ｂａｇｅｄｌｍａｇｅｒｅｔｎｅｖａｊ，ｔｈｅＣ。一ｏｃｃｕｒｒｅ“ｃｅｍａｔｎｘ，ＴｅｘｔｌＩｒｅａｎａｌｙ８ｔｓ，ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｆ— ｗｎｒｋ。 １引言 随罄瓣络迸信盈多攥捧技术的敷瓣，持捌是嚣持羁赫广瑟蔽耀，骜攘燕蠢一静越来越黧簧瓣痿惠载棒得到了广泛船应庵。融台蚕像理解技术，盏接针对静止图像或税糊帧的图像特征进行处理，谯高度信息化的今天，已成为内容图像库中图像信息蠛织和管理不可缺少的技术。 对予浦用的静止图像ｔ用于检索的特征主要有：颜色、纹理，彤状、草图等啪，其中，颜色相对于几阿特征面言。翼嚣麓转不变往积足菠不变毪，壤基于内容嚣强稼柱索审楚嫠箨最广泛瓣赘薤之一∞；澎技是翦垂鐾体鲔本壤特征之一，西此剥用形状采稳霉可大大提高检索的准确性和技率；纹理是图像物体袭面灰度变化内容的特徼，作为图像的一个重要特授，纹理也是基于内容图慷捻索的主要线索“’５］。目前国内外很多学者正在上述三方街展开广泛、深入的研究。 数字嬲缘申曲纹理是相邻像素豹获捷或颜色曲空羁相关捷或遐嚣缘获麦帮颤垂窒翔稼鬟交纯翡程凳表瑷，可表理为；连缭、形获、条搜、色头等辞。蠹像或辊捧的纹理或纹理特征能反映国像或镑体本身酶属性，检测图像间纹理的相似性是判斯图像是帮相似的一个重要手段。利用纹理特征进行图像检索撬～种非常有救的手段．基于纹理特征的检索的基本思想是：用数学或信息论的方法提取出纹理特征，即将嬲像获度或颜色空闼辨总搭或各十铡面疆数字特禚采度程，熟后用纹理分锈方撼捻涮惠纹理基元释获器褰燕纹理基元莠｝蠢 ＊）奉项目受黼寡自然辩学基金ｓ９７７２０２６觉靴 分布方戏的信息。 纹理分析方法大致可分为统计方法和结构方法。统｛十方法哥舟为空鞫域方法秘变按城方法。其中空翔壤法殳嚣缓｝｝方法，墨基于缝诗瓣稼获度级舞势毒臻掂，矗按劳析图像曲获度变化勰樟。如利用直方匿的统计特征、边缘方向直方雷特证；嗣像自相关函数法；灰度共嫩矩阵法；灰度一梯度共生书臣阵泼等。变换域方法首先将图像变换到变换域中．然前抽取相应的特征。如；傅巍叶变换法；采弦变换｛击；小激变拽接等。 本文采用灰度共生矩阵提取嬲稼的纹理特征，然后果臻静挣经瓣终方莹对提取戮势纹理豹特在进行势突，势矗犯基籀上遂过纹理特挺辩档耘性匹既囊量进行捻索，最后弁绍针对一蛙率肄辫像的实验结果。 ２藏魔共生矩阵 就度共生矩阵是研究图像中两个像索灰度级联合分布的统计形式，固此能很好地艇毂纹理中灰度级空间相受缝曲规律。 鼗数字爨侏，（ｔ，ｊ）豹，＝，ｊ、势Ｍ＊Ｎ，藏寝级数为Ｌ，弼敬爱共生瘫阵曲定文为８３：获幕个藏囊缎为ｎ（，（ｆ，Ｊ）黼ｎ）的像翥点（ｆ】一ｏ，】，２＋…ｔ０一】）到离开某个固定佼盥占＝（Ｄｚ。ｃ＇）的瓤度墩为ｚ２（，（ｍ．一）一ｆ２）像寨点（船燃ｏ．１，２，…，Ｌ一１）的概甯： ｎ（￡１．Ｚ２）（Ｚ１，Ｚ２—０，１，２，…，Ｌ～１）“）其中ｚｌ、ｚ２势别对应获度共生蜒捧Ｐ的行和到，Ｐ是一十对穆方阵。可见，灰度共生矩薄赛鞒上是灰廑壹方强的接广，羚一霹对获麦缀赫毫方嚣。 ?ｊ５? 万方数据
图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法 [ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情 ] 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（m ean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。 （5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局
实验五小波变换在图像压缩中应用 一、实验内容 利用MATLAB小波工具箱，基于小波变换进行图像压缩处理。 二、实验目的及说明 所谓图像压缩就是去掉各种冗余，保留重要的信息。图像压缩的过程常称为编码，而图像的恢复则称为解码。图像数据之所以能够进行压缩，其数学机理有以下两点： （1）原始图像数据往往存在各种信息的冗余（如空间冗余、视觉冗余和结果冗余等），数据之间存在相关性，邻近像素的灰度（将其看成随机变量）往往是高度相关的。 （2）在多媒体应用领域中，人眼作为图像信息的接收端，其视觉对边缘的急剧变化敏感，以及人眼存在对图像的亮度信息敏感，而对颜色分辨率弱等，因此在高压缩比的情况下，解压缩后的图像信号仍有满意的主观质量。三、实验原理 小波压缩沿袭了变换编码的基本思想，即去相关性。小波变换、量化和熵编码等是构成小波编码的三个主要部分。其基本原理：将原始图像经小波变换后，转换成小波域上的小波系数，然后对小波系数进行量化编码。采用二维小波变换快速算法，小波变换就是以原始图像为基础，不断将上一级图像分为四个子带的过程。每次分解得到的四个子带图像，分别代表频率平面上不同的区域，他们分别含有上一级图像中的低频信息和垂直、水平及对角线方向的边缘信息，如下图所示： LL为低频子带，HL、LH、HH为高频子带 图像进行小波变换后，并没有实现压缩，是对图像的能量进行了重新分配。 四、核心函数介绍 Wavedec2()函数：多尺度二维小波分解
appcoef2()函数：提取二维小波分解低频系数wcodemat()函数：对矩阵进行量化编码 五、实验结果 实验结果： 表5-1 压缩图像的尺寸和字节数 压缩的图像结果显示： 原图像： 第一次压缩后的图像：
第二部分 基于内容的图像检索技术 近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界的数字图像的容量正以惊人的速度增长。无论是军用还是民用设备，每天都会产生容量相当于数千兆字节的图像。这些数字图像中包含了大量有用的信息。然而，由于这些图像是无序地分布在世界各地，图像中包含的信息无法被有效地访问和利用。这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。自从20世纪70年代以来，在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。数据库和计算机视觉两大领域是从不同的角度来研究图像检索技术的，前者基于文本的，而后者是基于视觉的。 基于文本的图像检索技术（text-based image retrieval）的历史可以追溯到20世纪70年代末期。当时流行的图像检索系统是将图像作为数据库中存储的一个对象，用关键字或自由文本对其进行描述。查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，有些系统的检索模型还是有词典支持的。另外，图像数据模型、多维索引、查询评价等技术都在这样一个框架之下发展起来。然而，完全基于文本的图像检索技术存在着严重的问题。首先，目前的计算机视觉和人工智能技术都无法自动对图像进行标注，而必须依赖于人工对图像做出标注。这项工作不但费时费力，而且手工的标注往往是不准确或不完整的，还不可避免地带有主观偏差。也就是说，不同的人对同一幅图像有不同的理解方法，这种主观理解的差异将导致图像检索中的失配错误。此外，图像中所包含的丰富的视觉特征（颜色或纹理等）往往无法用文本进行客观地描述的。 90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。为克服这些问题，基于内容的图像检索技术（content-based image retrieval）应运而生。区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术自动提取每幅图像的视觉内容特征作为其索引，如色彩、纹理、形状等。此后几年中，这个研究领域中的许多技术发展起来，一大批研究性的或商用的图像检索系统被建立起来。这个领域的发展主要来归功于计算机视觉技术的进步，在文献[]中有对这一领域的详细介绍。 应该认识到，基于内容的图像检索系统具有与传统基于文本的检索系统完全不同的构架。首先，由于图像依赖其视觉特征而非文本描述进行索引，查询将根据图像视觉特征的相似度进行。用户通过选择具有代表性的一幅或多幅例子图像来构造查询，然后由系统查找与例子图像在视觉内容上比较相似的图像，按相似度大小排列返回给用户。这就是所谓的通过例子图像的检索（query by image example）。另外，基于内容的检索系统一般通过可视化界面和用户进行频繁的交互，以便于用户能够方便地构造查询、评估检索结果和改进检索结果。 下图表示了基于内容的图像检索系统的体系结构。系统的核心是图像特征数据库。图像特征既可以从图像本身提取得到，又可以通过用户交互获得，并用于计算图像之间的相似度。用户和系统之间的关系是双向的：用户可以向系统提出查询要求，系统根据查询要求返回查询结果，用户还通过对查询结果的相关反馈来改进查询结果。图中还标出了基于内容的图像检索中的一些关键环节： 1) 选择、提取和索引能够充分表达图像的视觉特征。
利用Gabor滤波器组提取图像纹理特征 本部分将包含以下四个方面：纹理特征提取方法综述、Gabor滤波器简介、Gabor滤波器组实现纹理特征提取的步骤与实现、存在的问题与改进策略。 1、纹理特征提取方法综述[1] 纹理没有准确的定义，但对纹理认识的共识是：①纹理不同于灰度和颜色等图像特征，它通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息；②局部纹理信息不同程度的重复性，即全局纹理信息。 按照纹理特征提取方法所基于的基础理论和研究思路的不同，并借鉴非常流行的Tuceryan和Jain的分类方法，将纹理特征提取方法分为四大家族：统计家族、模型家族、信号处理家族和结构家族。 统计家族的方法是基于像元及其邻域的灰度属性，研究纹理区域中的统计特性，或像元及其邻域内的灰度的一阶、二阶或高阶统计特性；在模型家族中，假设纹理是以某种参数控制的分布模型方式形成的，从纹理图像的实现来估计计算模型参数，以参数为特征或采用某种分类策略进行图像分割，因此模型参数的估计是该家族方法的核心问题；信号处理的方法是建立在时、频分析与多尺度分析基础之上，对纹理图像中某个区域内实行某种变换后，再提取保持相对平稳的特征值，以此特征值作为特征表示区域内的一致性以及区域间的相异性；结构家族的方法基于“纹理基元”分析纹理特征，着力找出纹理基元，认为纹理由许多纹理基元构成，不同类型的纹理基元、不同的方向及数目等，决定了纹理的表现形式。信号处理家族的方法从变换域提取纹理特征，其他3个家族直接从图像域提取纹理特征。各个家族的方法既有区别，又有联系。 利用Gabor滤波器组提取图像纹理特征，如图所示，可以归结为信号处理家族中小波方法的一个分支。
安徽大学 本科毕业论文（设计、创作） 题目：图像纹理特征提取方法研究 学生姓名：朱邵成学号：Z01114175 院（系）：电气工程与自动化学院专业：自动化 入学时间：2011年9月 导师姓名：寻丽娜职称/学位：讲师/博士 导师所在单位：安徽大学电气工程与自动化学院 完成时间：2015年5月
图像纹理特征提取方法研究 摘要 近年来，随着信息多媒体时代的到来，以及网络在世界范围内的日益流行、云计算的风行，人们在日常生活工作接触的信息量越来越大。图像作为信息的一种载体，具有直观、信息量大、便于不同国家间交流的特点，是网络多媒体的重要组成部分。基于文本的图像检索是基于内容图像检索的基础，用人工方式解释图像信息，其工作量我们难以想象，可行性也值得商榷。因此CBIR方法有效解决了这一个难题。基于内容的图像检索（CBIR）包括四个阶段，分别是：获取图像、提取特征、分类图像、检索图像。图像检索主要是一个核心问题：选取何种算法提取哪一种图像特征，快速有效的进行图像的区分与检测。纹理特征的提取是 CBIR 的关键问题之一，本论文也是基于图像纹理特征的提取为基础。首先，本文使用基于纹理基元的共生矩阵分析方法，用来提取纹理特征向量。此方法中，采用局部二进制模式(Local Binary Pattern，LBP)来进行图像的基本纹理基元的提取，并用灰度共生矩阵(Gray Level Co．occurrence Matrix，GLCM)中共生矩阵的分析方法来对纹理基元图像进行分析。其次文中深入研究了基于灰度共生矩阵( GLCM) 的纹理特征提取方法，给出了基于 Matlab 的简便实现代码，分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵( GLCM) 的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。 关键词：纹理特征；灰度共生矩阵；基于内容的图像检索；Matlab
基于内容的图像检索技术研究 学号：10404400204 姓名：陈萍班级：数字媒体艺术1002班学院：包装与材料工程 〔摘要〕基于内容的图像检索技术是对图像的物理内容为加工对象的检索技术之一,主要实现方式包括基于颜色、纹理、形状和语义等。其中基于颜色的图像检索发展最为成熟，而基于语义的检索则尚处于探讨、研究阶段。 关键词：图像检索、内容、语义 引言 随着信息技术的普及与发展及应用，数字图像的数量正以惊人的速度增长。如何将数字图像处理、计算机视觉技术与传统数据库技术相结合,建立基于对图像内容自动或半自动描述的新一代图像视频数据库成为现在亟待解决的课题。基于内容的图像检索(CBIR)是解决这一问题的关键技术之一。CBIR与传统的检索手段不同，它是利用图像的颜色、纹理、形状等基本特征进行检索,并把这些量化特征与图像存储在一起，它的特点是：直接从媒体内容中提取信息线索。基于内容的检索是一种近似匹配；特征提取和索引建立常需要用人机交互的方法，学习人的主观相似度感受。它主要使用的是基于相似度量的示例查询方法。 2 基于内容的图像检索技术 基于内容的图像检索的前提是基于内容的描述。图像内容既包括了颜色、纹理、形状等低层次视觉特征，又包括了对目标意义的复杂推理等的高层语义特征。检索进行查询的层次基本可分为三层： （1 ）基于原始数据的查询。这是最低层次的查找，每一幅图像为像素点的简单有序的集合体，查询时相似性的度量标准是点对点的比较，这个层次的比较是非常具体的，只有在使用相对精确匹配时才有用。 （2 ）基于特征的查询。这是较高层次的查询，在基于特征的层次上描述图像。图像特征包括原始属性：颜色、纹理、形状等，也包括脱离了原始性的抽象属性：灰度直方图，颜色直方图，空间频谱图。不同的特征可以被分成不同的特征矢量组。图像的区域划分基本上是根据特征矢量的不同特征，同一个区域内的特征矢量具有相同的属性。在n维特征空间的查询，实质上就是目标特征矢量的相似性度量。数据库内的图像文件的特征矢量集以及抽取方法，被事先抽取并保存，查询时，使用给出的模板，图像按照库内保存的方法抽取目标特征矢量。（3 ）基于语义的查询。这是最高层次的查询，可以看作是基于对象的查询。查询图像中包括的具体的物体，发生的场景，图像所描述的感性色彩等都属于这个层次的查询。目前实现图像检索的手段有很多，包括基于分数维的图像检索，基于多颜色空间的图像检索方法，基于内容的图像检索，基于区域的图像匹配算法的关键技术研究，基于颜色特征的图像检索方法等等。而且基于图像处理技术的日趋成熟，检索的效果也越来越好，但仍未到图像语义的图像检索阶段。 2.1 基于颜色特征 颜色是一种重要的，目前使用最广的视觉特征，同一类事物通常有着相似或相同的颜色特征。因此可以利用颜色特征来区分不同物体, 也是绝大多数基于内容的图像和视频检索的多媒体数据库中使用的特征之一。颜色往往和图像中所包含的物体或场景十分相关，颜色特征对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小，从而具有较高的鲁棒性。基于颜色特征的检索主要采用的方法包括颜色直方图、颜色矩、颜色相关图等。颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。 2.2 基于形状特征 形状是刻画物体的本质特征之一,在二维图像空间中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,所以对形状的描述涉及到对轮廓边界的描述以及对这个边界所包围区域的描述。目前的基于形状检索方法大多围绕着从形状的外轮廓特征和形状的区域特征建立
图像纹理特征提取方法
安徽大学 本科毕业论文（设计、创作） 题目：图像纹理特征提取方法研究 学生姓名：朱邵成学号：Z01114175 院（系）：电气工程与自动化学院专业：自动化 入学时间：2011年9月 导师姓名：寻丽娜职称/学位：讲师/博士 导师所在单位：安徽大学电气工程与自动化学院 完成时间：2015年5月
图像纹理特征提取方法研究 摘要 近年来，随着信息多媒体时代的到来，以及网络在世界范围内的日益流行、云计算的风行，人们在日常生活工作接触的信息量越来越大。图像作为信息的一种载体，具有直观、信息量大、便于不同国家间交流的特点，是网络多媒体的重要组成部分。基于文本的图像检索是基于内容图像检索的基础，用人工方式解释图像信息，其工作量我们难以想象，可行性也值得商榷。因此CBIR方法有效解决了这一个难题。基于内容的图像检索（CBIR）包括四个阶段，分别是：获取图像、提取特征、分类图像、检索图像。图像检索主要是一个核心问题：选取何种算法提取哪一种图像特征，快速有效的进行图像的区分与检测。纹理特征的提取是 CBIR 的关键问题之一，本论文也是基于图像纹理特征的提取为基础。首先，本文使用基于纹理基元的共生矩阵分析方法，用来提取纹理特征向量。此方法中，采用局部二进制模式(Local Binary Pattern，LBP)来进行图像的基本纹理基元的提取，并用灰度共生矩阵(Gray Level Co．occurrence Matrix，GLCM)中共生矩阵的分析方法来对纹理基元图像进行分析。其次文中深入研究了基于灰度共生矩阵( GLCM) 的纹理特征提取方法，给出了基于 Matlab 的简便实现代码，分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵( GLCM) 的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。 关键词：纹理特征；灰度共生矩阵；基于内容的图像检索；Matlab
题目：基于LBP纹理特征的图像检索系统 院（系）计算机科学与技术学院 专业软件工程 届别2008届 学号0825121037 姓名 指导老师 指导老师职称副教授 华侨大学教务处印制 2012年5 月
摘要 随着计算机网络的飞速发展和多媒体编码技术的进步，网络上的资源日益丰富，尤其是直观的形象的多媒体信息备受人们的亲睐基于内容的图像检索，即（CBIR）。CBIR的核心是使用图像的可视特征对图像进行检索。纹理分类与分割是图像处理领域一个经久不衰的热点研究领域,纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题,一直是人们关注的焦点,各种纹理特征提取方法层出不穷。 局部二元模式（LBP）是一种灰度范围内的纹理描述方式，它从一种纹理局部近邻定义中衍生出来。本文实现了恒定的基础局域二值模式和旋转不变的局域二值模式两种纹理特征提取方式。通过LBP纹理图生成灰度直方图，计算灰度直方图之间的欧式距离以完成图像检索比对。本文采用VC++6.0环境下MFC项目导入OpenCV图像处理函数库设计了检索系统实现基于LBP纹理特征的图像检索。在(加利福尼亚理工学院256类图像数据库)及（Queensland大学分类的brodatz自然纹理图像库）下进行测试并对结果进行分析与讨论。 关键字： CBIR；LBP特征提取；图像识别
ABSTRACT Along with the rapid development of the computer network and multimedia code technology progress, the network resources are increasingly rich, particularly intuitive image of the multimedia information is people's pro-gaze content-based image retrieval, namely (CBIR). The core of the image is used CBIR the visual features to do image retrieval. Texture classification and segmentation image processing area is a hot research field of enduring, texture feature extraction and segmentation texture classification as a priority, and has been the focus of attention, all kinds of texture feature extraction method are endless. Local Binary Patterns is a gray within the scope of the texture description way, it from a different texture Local neighbors in the definition of derivatives. This paper realized the constant based Local Binary Patterns and rotation invariant of Local Binary Patterns two texture feature extraction method. Through the LBP texture map generating gray-level histogram, calculation of gray histogram Euclidean distance between to complete than image retrieval. This paper using vc + + 6.0 environment MFC project launch OpenCV image processing function library design the retrieval system based on texture feature LBP image retrieval. In (the California institute of technology 256 kinds of image database) and (Queensland university of classification brodatz natural texture images library) test and the results are analyzed and discussed. keyword: CBIR, LBP feature extraction, image recognition