毕业设计(论文)-基于颜色特征的图像检索方法研究与实现

基于颜色的图像检索技术研究一、绪论随着数字化时代的到来，图像数据越来越丰富，人们需要一种高效准确的图像检索技术来管理这些数据。

目前图像检索技术主要基于文本和内容，但是这些技术仅能处理能够解释的和标记的文本和具有特定特征的图像数据。

在这种情况下，通过对图像的特定属性进行分析和比较的基于颜色的图像检索技术被广泛应用。

二、基础知识1. 颜色空间颜色空间是指在三维色彩模型中表示出颜色的特定坐标系。

具有代表性的颜色空间有 RGB、CMYK、YUV、HSL、HSV 等。

RGB 是将颜色视为红、绿、蓝三原色的颜色空间，由于其直观、全面的表现文元素的颜色，因此被广泛用于个人计算机、监视器等的颜色显示。

而 HSV（色相饱和度明度）颜色空间则被广泛用于颜色图像处理中。

2. 颜色直方图颜色直方图是用来计算图像中的颜色分布的一种统计工具，通过将颜色空间分割成不同数量的区域，并计算图像中每个区域的颜色出现频率，最后将每个区域的颜色出现频率记录在直方图中，以直方图柱状图的形式呈现。

3. 颜色特征在基于颜色的图像检索中，使用直方图来描述颜色特征，可以大大减小计算量。

通过计算颜色直方图的相似度，可以衡量两张图片之间的相似度。

三、基于颜色的图像检索算法基于颜色的图像检索算法主要包括颜色直方图比较法、颜色矩比较法和小波分析法。

1. 颜色直方图比较法颜色直方图比较法是一种基于直方图的图像检索算法。

在颜色直方图的基础上，通过计算两张图片颜色直方图之间的差异来判断相似度。

该算法简单易于实现，但对于颜色直方图的分组和颜色量化，需要人为的选择最适合的参数，如果参数选择不恰当，会导致检索结果不精确。

2. 颜色矩比较法颜色矩比较法是一种将颜色空间的直方图信息转换为具有统计信息的颜色概述向量，从而实现基于颜色区分度更佳的图像检索算法。

通过对比归一化矩的差异，可以快速定位出颜色出现的位置。

该算法相比于直方图比较法更加准确，但计算复杂度较高。

3. 小波分析法小波分析法是一种完全不同于基于直方图的图像检索方法。

《基于颜色特征的异色物识别方法研究》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，图像处理与计算机视觉技术已广泛应用于各种场景中。

异色物识别作为计算机视觉领域中的一个重要研究课题，在许多场景中都具有广泛的应用价值，如交通监控、安防监控、医学图像处理等。

基于颜色特征的异色物识别方法，是利用图像中不同物体之间的颜色差异进行识别，具有计算效率高、实时性好等优点。

本文旨在研究基于颜色特征的异色物识别方法，为相关领域的研究与应用提供理论支持。

二、颜色特征提取在异色物识别过程中，颜色特征提取是关键的一步。

本文采用的方法主要基于颜色直方图、颜色矩和颜色集等基本颜色特征提取方法。

首先，通过图像预处理，包括灰度化、去噪等操作，提高图像质量。

然后，提取图像的颜色直方图，反映图像中不同颜色的分布情况。

此外，还采用颜色矩和颜色集等方法，提取更丰富的颜色特征信息。

三、异色物识别算法基于提取的颜色特征，本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的异色物识别算法。

该算法通过训练样本集，学习不同颜色特征与物体类别之间的映射关系，从而实现异色物的识别。

具体步骤如下：1. 构建训练样本集。

从图像中选取具有代表性的区域作为训练样本，并标注其类别信息。

2. 提取训练样本的颜色特征。

采用上述方法提取训练样本的颜色直方图、颜色矩和颜色集等特征。

3. 训练SVM分类器。

将提取的颜色特征输入SVM分类器进行训练，学习不同颜色特征与物体类别之间的映射关系。

4. 识别异色物。

将待识别的图像输入SVM分类器，根据其输出的类别信息判断图像中是否存在异色物。

四、实验与分析为了验证本文提出的异色物识别方法的性能，我们进行了大量的实验。

实验数据集包括公共数据集和实际场景中的图像。

通过对比不同颜色特征提取方法和识别算法的性能，我们发现：1. 基于颜色直方图、颜色矩和颜色集等基本颜色特征提取方法能够有效提取图像中的颜色特征信息。

2. SVM分类器在异色物识别中具有较好的性能，能够准确识别出不同颜色的物体。

基于代表色的图像检索方法研究自从计算机技术出现以来，图像处理和图像检索已经成为了研究的热点课题。

随着计算机处理速度的提高，图像检索技术也越来越受到重视，在人们的日常生活中，各种各样的图像检索方法也得以实现。

在现在的图像检索技术中，基于代表色的图像检索方法受到人们的广泛关注，它是一种以图像代表色为检索和分类的依据，可以有效地进行图像检索和分类的新兴技术。

基于代表色的图像检索方法使得图像检索更容易和更快速，因为它能够基于图像的代表色有效地对图像进行检索和分类。

它可以将搜索空间缩小，提高搜索准确率，可以有效准确的找到与图像有关的相关图像。

此外，基于代表色的图像检索方法还可以利用图像的代表色，为图像分割及特征提取等技术提供有效的参考信息。

基于代表色的图像检索方法主要包括三个基本步骤：1、计算图像中的代表色；2、构建索引；3、检索图像。

首先，要计算图像中的代表色，并将代表色按一定的方式表达出来，可以使用各种参考颜色建模技术，如色相-饱和度-明度/色调，HSV、RGB；其次，要建立索引，将图像的代表色编码为索引，并建立索引文件；最后，根据索引文件，通过图像的代表色，检索和分类图像。

基于代表色的图像检索方法作为一种新兴的图像检索技术，近几年来在很多领域得到了广泛的应用。

目前，基于代表色的图像检索方法已经应用在使用手机上的社交网站，搜索引擎，和电子商务等行业。

比如在社交网站上，使用颜色检索技术可以迅速找到和图片颜色相似的图片；在搜索引擎上，可以使用颜色检索技术搜索图像，更加准确的找到需要的图片；在电子商务行业，可以使用颜色检索技术，快速根据消费者对商品颜色的偏好，提供相似的商品。

图像检索技术是一门复杂的技术，基于代表色的图像检索方法的研究成果将会更加全面和深入地探索图像检索技术，从而更好地为人们提供便利。

未来，基于代表色的图像检索方法将会发展得越来越好，为人们提供更加快捷和便利的图像检索功能。

近年来，基于代表色的图像检索方法受到了越来越多研究者的关注。

《基于颜色特征的异色物识别方法研究》篇一一、引言异色物识别是计算机视觉领域中一项重要的技术，广泛应用于各种场景中，如工业检测、安全监控、医疗诊断等。

其中，基于颜色特征的异色物识别方法因其简单、快速、有效等特点，成为研究的热点。

本文旨在研究基于颜色特征的异色物识别方法，为相关领域的应用提供理论依据和技术支持。

二、颜色特征提取颜色特征是异色物识别的基础，因此提取准确、有效的颜色特征至关重要。

常用的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色集、颜色矩等。

其中，颜色直方图是一种常用的方法，其优点是能够描述图像的全局颜色分布，对图像的旋转、平移、尺度变化等具有一定的鲁棒性。

在异色物识别中，我们可以采用多尺度颜色直方图的方法，即在不同尺度下提取颜色直方图，以获取更丰富的颜色信息。

同时，为了减少计算量，我们可以采用降维技术对颜色特征进行降维处理。

三、异色物识别方法基于颜色特征的异色物识别方法主要包括特征匹配和分类器识别两种方法。

其中，特征匹配是通过比较待识别物体与已知物体的颜色特征，判断其是否为异色物。

分类器识别则是通过训练分类器，将待识别物体归类为异色物或非异色物。

在特征匹配方面，我们可以采用基于相似度度量的方法，如欧氏距离、余弦相似度等。

在分类器方面，我们可以采用各种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。

此外，深度学习在异色物识别中也取得了很好的效果，可以尝试采用卷积神经网络（CNN）等方法进行异色物识别。

四、实验与分析为了验证基于颜色特征的异色物识别方法的有效性，我们进行了实验分析。

实验中，我们采用了多种颜色特征提取方法和识别方法进行对比分析。

实验结果表明，多尺度颜色直方图结合降维技术的颜色特征提取方法能够有效地提取图像中的颜色信息。

在特征匹配方面，基于相似度度量的方法能够获得较好的匹配效果。

在分类器方面，卷积神经网络等方法在异色物识别中具有较高的准确率和鲁棒性。

此外，我们还对不同场景下的异色物识别效果进行了分析，发现该方法在不同场景下均能取得较好的识别效果。

基于颜色直方图的图像检索算法研究一、引言如今，在数字化的时代，图片已经成为信息传播和展示的重要媒体之一。

然而，在大量图片的海洋中，如何快速、准确地搜索所需图片，对于我们来说依然是一个挑战。

图像检索就是一种解决方案，其目标是根据用户提供的检索信息，从图片集合中找到相应图片。

然而，图像检索由于其数据量大、复杂度高等问题而难以实现。

本文将探讨基于颜色直方图的图像检索算法及其实现。

二、图像特征提取在图像检索中，图像特征提取是至关重要的步骤。

一种常用的方法是利用颜色直方图提取图像特征。

颜色直方图是一种从图像中获取颜色信息的直方图表示方法。

为了方便处理，通常将图像颜色分离为若干个离散的颜色区域。

对于一张彩色图像，将其转化为HSV色彩空间，然后对其进行颜色量化，将HSV色彩空间中的颜色映射到离散的颜色区域内，生成颜色直方图。

对于一张图像$I$，颜色直方图可以表示为：$$H(I)=\{\binom{h_1}{w_1},\binom{h_2}{w_2},\ldots,\binom{h_ n}{w_n}\}$$其中，$\binom{h_i}{w_i}$是直方图的一维表示，$h_i$为颜色值，$w_i$为像素数量。

三、图像相似度度量在图像检索中，图像相似度度量是另一个关键步骤。

对于基于颜色直方图的图像检索，可以使用直方图距离（Histogram Distance）作为相似度度量。

直方图距离是一种度量两张颜色直方图之间相似度的方法，其定义为两张颜色直方图之间的Euclidean Distance。

对于图像$I$和$J$：$$d(I,J)=\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}(\binom{h_{i}}{w_{i}}-\binom{q_{i}}{w_{i}})^{2}$$其中，$\binom{h_{i}}{w_{i}}$和$\binom{q_{i}}{w_{i}}$分别为$I$和$J$的颜色直方图中的第$i$个bin的高度。

基于颜色分析的图片搜索与检索系统研究摘要：随着数字图像的快速增长，图片搜索与检索成为了十分重要的研究领域。

本文基于颜色分析，探讨了如何设计一种高效准确的图片搜索与检索系统。

首先介绍了颜色特征的表示与提取方法，然后详细描述了系统的整体架构和实现流程。

接着，针对当前颜色分析技术存在的挑战和不足，提出了改进的思路与方法，并进行了实验验证。

最后，通过对系统性能的评估与分析，展望了未来的研究方向。

1. 引言图片搜索与检索是一项具有挑战性的任务，尤其是在面对海量图片时。

现有的基于文本和内容的方法在准确性和效率上都面临着一些限制。

为了解决这些问题，本研究提出了一种基于颜色分析的图片搜索与检索系统，以提高搜索的准确性和效率。

2. 颜色特征的表示与提取方法颜色是图像中一种基本且重要的特征，准确地表示和提取颜色特征对于图片搜索与检索非常关键。

在本研究中，我们采用了两种常见的颜色表示方法：颜色直方图和颜色矩。

2.1 颜色直方图颜色直方图是一种统计图形，用于表示图像中各种颜色的出现频率。

我们基于该方法构建了一种颜色特征描述子，通过计算图像在不同颜色空间中的像素分布来表示其颜色特征。

2.2 颜色矩颜色矩是一种用于描述图像颜色分布和纹理特征的统计工具。

我们通过计算图像的色彩矩来提取其颜色特征，并将其用于图片搜索与检索。

3. 系统架构和实现流程为了实现基于颜色分析的图片搜索与检索系统，我们设计了以下架构和流程。

3.1 系统架构系统架构包括数据预处理、颜色特征提取、数据库建立和检索模块。

数据预处理模块对输入的图像进行去噪和尺寸调整，为后续处理做准备。

颜色特征提取模块通过计算图像的颜色直方图和颜色矩提取其特征。

数据库建立模块将提取的特征存储到数据库中，以便进行检索。

检索模块接收用户输入的颜色特征，并从数据库中检索与之最相似的图像。

3.2 实现流程实现流程包括图像预处理、颜色特征提取、数据库建立和图像检索。

在图像预处理阶段，我们通过去噪和尺寸调整对输入图像进行预处理。

基于颜色直方图的图像检索算法研究近年来，随着数字图像的大规模应用，图像检索技术已经成为了计算机视觉领域的热门研究方向。

基于内容的图像检索技术是其中最为重要的一种，在利用颜色、纹理、形状等图像特征实现图像检索的方法中，基于颜色直方图的图像检索算法备受关注和推崇。

本文将对该算法进行深入的研究和探究，旨在加深人们对于该算法的认识和了解。

一、颜色直方图的构建原理颜色直方图是一种表示图像颜色分布的方法，通过将图像中每一个像素的颜色值分配到相应的颜色区间中，然后累加各区间的像素数目，最终得到的一张颜色频次分布直方图，即为颜色直方图。

构建颜色直方图需要进行以下步骤：1. 设定颜色分量划分区间。

一般情况下，将RGB三个分量分成16×16×16的划分区间，得到4096个颜色分量；2. 对于一张待检索的图像，遍历其每个像素，将其RGB值分别映射到16×16×16颜色分量划分区域中，计算每个区域内像素数量，最终得到一幅4096维的颜色直方图。

二、基于颜色直方图的图像检索算法基于颜色直方图的图像检索算法（CBIR）属于一种典型的基于内容的图像检索方法，首先将待检索图像的颜色直方图和数据库中已知图像的颜色直方图进行比较，计算它们之间的相似度，将相似度高的图像作为检索结果返回给用户。

CBIR算法具体包括以下步骤：1. 对图片进行预处理，提取出颜色直方图；2. 对于每一张待检索的图像，计算该图片颜色直方图与数据库中每张图像颜色直方图之间的相似度。

相似度计算方式一般采用欧式距离、切比雪夫距离、余弦距离等方式进行计算。

通常情况下，欧式距离的计算方式是最为常见的方法；3. 将相似度高的图像作为检索结果展示给用户；4. 用户可根据检索结果向系统提出进一步检索请求，不断优化检索结果。

三、基于颜色直方图的图像检索算法的优缺点基于颜色直方图的图像检索算法具有以下优点：1. 颜色直方图能够准确描述图像的颜色分布及特征，对各种图像类型都适用；2. 颜色直方图具有较高的计算效率，能够满足大规模图像检索的需求；3. 相较于其他基于内容的图像检索方法，基于颜色直方图的图像检索算法表现较为稳定，对噪声的容忍度较好。

基于代表色的图像检索方法研究
近年来，随着网络技术的不断发展，网络中面向大众的图像数据量不断增加，因此，有效的图像检索方法越来越受到人们的重视。

其中以基于代表色的图像检索方法为主要研究对象。

基于代表色的图像检索方法的原理就是通过计算图像的代表色，并根据代表色的色彩特征和尺寸特征来检索相似图像。

代表色是指提取图像中明显的面部特征、背景和特殊模式，并将其综合起来形成一种特征颜色，以便于描述图像的性质。

基于代表色的图像检索方法的优点是速度快、准确性高、能够有效的提取图像的主要信息。

基于代表色的图像检索方法的实现，主要包括图像代表色的提取和图像检索过程两个步骤。

首先，根据图像的空间属性，提取其代表色信息，并将其映射到空间坐标中，以便于之后的检索。

其次，根据图像的色彩特征和尺寸特征，来进行图像检索，检索出与查询图像相似度较高的图像。

基于代表色的图像检索方法在计算机视觉领域有着重要的应用，可以有效的提高图像的检索准确性，实现更加快捷的图像检索过程。

而且，其技术也是一种可以迁移至多种不同应用场景的技术，例如机器学习、图像分割、图像分类等。

综上所述，于代表色的图像检索方法是一种高效且准确的图像检索方法，在多种应用场景中都有很好的应用，有助于实现更加高效的图像检索过程，提高图像检索的准确性。

在未来，基于代表色的图像检索方法仍将继续受到人们的高度关注，并在计算机视觉领域发挥着
重要作用。

基于颜色特征的图像检索技术[摘要]由于信息技术的飞速发展，用户对信息检索的质量要求也越来越高,特别是在图片检索方面，基于文本的图像检索技术（TBIR）已逐渐不能满足用户的需求。

基于内容的图像检索技术（CBIR）开始被关注，CBIR技术检索的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置关系等。

本文介绍基于颜色特征的几种检索方法基本原理和实现过程。

【关键词】RGB；HSV；颜色百分比；颜色直方图引言颜色特征是彩色图像中最显著、最直观的视觉特征，也是在图像检索中使用最为广泛的低层特征层特征。

颜色能够有效的表达图像的全局信息，因而被许多现有的图像检索系统所采用。

目前绝大多数图像的格式都是以RGB形式表达的。

在检索时，最常用的是比较符合人眼视觉特征的HSV空间，此外，还可以选择L*a*b*、HIS、YCrCb、CMYK等其他一些颜色空间。

1．颜色百分比在一幅大小为M×N的图像中，某种颜色的像素占总的像素的比例。

在图像中，不同的颜色比例会产生不同的效果。

某几种颜色按一定的百分比混合可以组成新的颜色。

颜色百分比也可以用于图像检索。

在图像检索时，首先输入某几种颜色的百分比（如红色20%、绿色50%、蓝色30%），然后通过比较图像数据库中图像颜色百分比的距离来确定颜色百分比相似度，距离值越小就越相似，反之，则差别较大。

2．颜色直方图颜色直方图是最常用的颜色特征表达方法，它表示图像中每一种颜色与其出现频率间的统计关系，适于描述那些难以进行自动分割的图像。

颜色直方图可以基于不同颜色空间。

如RGB、HSV、CMYK、L*a*b*、YUV、Ycc等颜色空间。

颜色直方图的计算：通常是统计各个颜色子空间像素的比例。

可用如下公式表示。

Pi=ni/N，其中N为图像的总像素数，ni表示第i个颜色子空间的像素数，pi表示第i个颜色子空间出现的相对频数。

比较颜色直方图的相似度可以用欧拉距离来衡量（p为图像库任意图像，q为查询目标，n为颜色子空间数）。

颜色提取技术在图像检索中的应用研究摘要：随着图像技术的不断发展，图像检索成为一项重要的研究课题。

而颜色作为图像的重要特征之一，被广泛应用于图像检索中。

本文将介绍颜色提取技术在图像检索中的应用研究，探讨颜色特征在图像检索中的重要性，并对目前常用的颜色提取方法进行了总结和分析，为图像检索领域的研究提供理论指导和实践参考。

1. 引言图像检索是一项旨在从大量的图像数据库中快速准确地检索出目标图像的技术。

面对海量的图像数据，如何高效地找到所需的图像成为一个迫切需要解决的问题。

颜色作为图像的重要特征之一，具有独特性、直观性和普遍性，因此被广泛应用于图像检索领域。

2. 颜色特征在图像检索中的重要性颜色作为图像特征之一，具有以下重要优势：(1) 直观性：人类对颜色的感知较为直观，通过颜色提取可以更容易地获取图像的特征信息。

(2) 独特性：不同物体或场景通常有着不同的颜色布局，可以通过颜色特征来区分不同的图像。

(3) 普遍性：颜色特征不受图像尺寸和角度的影响，适用于不同类型的图像数据。

3. 颜色提取方法的研究现状目前，常用的颜色提取方法主要有以下几种：(1) 存储颜色直方图：将颜色信息以直方图的形式进行存储，直方图的每个bin代表一个颜色或颜色范围。

(2) 使用颜色矩描述颜色特征：采用统计学的方法对图像中的颜色分布进行建模，如颜色均值、方差等。

(3) 利用颜色梯度描述颜色特征：通过计算图像中颜色的变化情况，提取颜色梯度的信息。

(4) 基于颜色直方图和颜色矩的混合提取方法：将颜色直方图和颜色矩相结合，综合考虑颜色的分布和统计特征。

(5) 基于机器学习的颜色提取方法：利用机器学习算法从图像中学习颜色特征的模型，提高图像检索的准确率。

4. 颜色提取技术在图像检索中的应用研究(1) 基于颜色直方图的图像检索：将图像的颜色直方图与目标图像的颜色直方图进行比对，通过计算相似度来进行图像检索。

(2) 基于颜色矩的图像检索：利用颜色矩来描述图像的颜色特征，并通过计算颜色矩之间的距离来进行图像检索。

基于代表色的图像检索方法研究近年来，随着计算机技术和网络技术的发展，图像处理技术及应用也取得了飞速发展，已经成为计算机应用研究的热点领域之一。

在丰富的图像信息中，如何快速准确地找到所需图像以满足用户需求成为当今研究最热门话题之一。

为了实现快速准确的图像检索，传统上采用文本标签，但是该方法存在一定的局限性，难以满足实际应用的要求。

为了解决这一问题，越来越多的图像检索系统开始采用代表色作为图像检索的关键技术，它可以有效地提高图像检索的准确性和性能，是当前研究的热点话题。

代表色的定义是：把一幅图像转化为包含多个像素点的像素矩阵，从中选择具有特定颜色特征的颜色表示为代表色。

它能够捕捉图像的主要颜色特征，并能很好地控制图像的外观特征。

在此基础上，可以开发一系列用于图像检索的代表色技术。

首先，要建立一个描述图像的代表色模型，以便生成和提取代表色特征，其中包括分析图像像素，以识别其主要颜色，以及提取关键代表色。

其次，可以建立一个数据库，用于存储代表色信息，以及用户从中检索结果，进而实现准确的图像检索。

最后，要建立一个评价准则，用于比较图像检索后的结果，以保证检索的准确性。

在基于代表色的图像检索方法中，能量聚类和直方图配准是两种用于提取代表色的主要方法，它们的关键是能够提取和识别图像中的代表色。

能量聚类是从图像像素空间中提取代表色的方法。

它可以有效地提取和确定代表图像的特定颜色，它结合了图像分析和聚类技术，当使用该方法进行图像检索时，可以快速准确地获得结果。

直方图配准是一种通过比较两幅图像的直方图特征来识别其代表色的方法。

它可以对比两个图像的直方图，根据这种比较确定两个图像的关联性，以便确定相似图像的代表色特征。

这种方法可以有效地减少检索时间，有效地识别图像的代表色。

除了能量聚类和直方图配准这两种提取代表色的方法之外，还存在许多其他的方法，这些方法不仅用于提取代表色，还可以对图像进行细粒度的分析，从而获得更多的代表色。

基于颜色特征的图像检索方法的研究与实现郭晓娟;成继福【摘要】采用欧式距离法,利用UIUC图像数据库中的peacock类分别对颜色直方图,累积颜色直方图,颜色矩和模糊颜色直方图等颜色特征提取算法进行验证与比较,通过比较可知,采用同一数据库,模糊颜色直方图会得到比较好的检索效果.【期刊名称】《河北软件职业技术学院学报》【年(卷),期】2010(012)003【总页数】4页(P36-39)【关键词】图像检索;颜色特征提取;相似性度量;有效性【作者】郭晓娟;成继福【作者单位】河南科技学院信息工程学院,河南新乡453003;河南科技学院图书馆,河南新乡453003【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言在某一给定的颜色空间中，如何用特定的方法描述图像的颜色特征是图像检索中一个重要的问题，而如何有效地描述图像的特征是CBIR中最为关键的环节。

有效的特征应该意义直观，区分能力强，计算相对简单，具有平移、尺度不变性[1]。

颜色特征是在基于内容的图像检索中最早被使用也是被最广泛使用的视觉特征，主要原因在于颜色特征的定义比较明确，特征提取方法比较简单，而且颜色特征能较好地体现图像中所包含的物体或场景。

此外，与其他视觉特征相比，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。

1 颜色特征提取方法目前常用的颜色特征提取方法，有颜色直方图、颜色矩以及模糊颜色直方图等。

下面对所提到的几种颜色特征提取方法进行详细的介绍。

1.1 颜色直方图图像内容的一种直观的表示方式是统计图像的各种颜色的出现次数，进而得到图像的颜色直方图。

它反映的是图像中颜色的组成，即各种颜色在图像中出现的频率。

颜色直方图描述如下[2]：设一幅彩色图像包含M个像素，图像的颜色空间被量化为N个不同的颜色，则颜色直方图H定义为<h1，h2，...，hN>，其中 hi为第 i种颜色在整幅图像中具有的像素数。

从上述定义可以看出，颜色直方图表现的是图像的一种全局特征，每一幅图像具有唯一的颜色直方图。

摘要随着多媒体及网络技术的开展，互联网中的图像等多媒体信息的数量在迅速增加。

如何在庞大的多媒体数据资源海洋中搜索到自己所需要的图像，随之成为一个函待解决的问题。

近年来基于容的图像检索技术己经成为了研究的热点，该技术具有传统文本检索方式所无法比较的优越性，目前已被应用于多媒体通信、生物识别、知识产权保护等方面，具有广阔的开展前景。

本课题设计了基于颜色特征的图像检索系统，该系统主要包括两个关键步骤：颜色特征的提取和相似度匹配。

本文中首先采用应用广泛的HSV颜色空间来表示图像的颜色特征，对颜色分量进展非等间隔量化形成特征矢量；然后用欧式距离度量函数进展图像的相似性匹配；最后在MATLAB平台下编程实现了基于颜色特征的检索系统。

根据用户输入的样本图像与图像库中的图像进展特征匹配，找出与样本图像距离比较小的假设干幅图像，并按照图像之间的距离由小到大的顺序显示给用户。

关键词：图像检索；直方图；颜色特征；MATLABABSTRACTWith the development of multimedia technology, In Internetthe number of images and other multimedia information in the rapidly increasing. How to locate the useful image in the vast multi-media is a great technology problem.In recent years, Content-based image retrieval has bee a research focus, the technology has the superioritywhich the traditional text retrieval methods can not match. It has been widely used in multimedia munications, biometrics, intellectual propertyprotection and so on, and has broad prospeets for development.This topic is designed based Color Image Retrieval System,which includes two key steps: color feature extraction and similarity matching. In this article was first used widely HSV color space to represent color feature image.We carried out color ponents quantification of non-interval to form feature vector;Then use the Euclidean distance metric function to match the similarity functionof the image. Finally, this system should be implemented under the platform of the MATLAB by programming.Under user input sample image to conduct feature matching with image which in library images. In this system, It also can identify the images that have a short distance to the sample images, And in accordance with the distance between the images displayed to the user in the order from small to big.Keywords：Image Retrieval；HistogramAlgorithm；Color Features；MATLAB.目录摘要IABSTRACTII1绪论11.1选题背景及现状11.2基于颜色特征图像检索的特点及开展趋势21.3论文构造52颜色模型及转换62.1概述62.2颜色模型62.2.1 RGB颜色模型62.2.2HSV颜色模型82.3颜色模型转换93颜色特征提取的方法113.1颜色直方图113.2累加直方图133.3颜色矩154颜色特征检索匹配算法174.1直方图相交法174.2欧式距离法174.3二次式距离185基于颜色特征的图像检索系统的设计和实现195.1开发工具的选取19. .5.2系统框架195.3性能评价28总结与展望31致33参考文献34附录：35.1绪论伴随着信息社会的迅速开展，图像多媒体信息的来源不断扩大。

基于颜色特征的图像检索方法的研究及系统实现的开题报告一、研究背景随着图像处理技术的不断发展，图像检索一直是一个热门的研究领域。

图像检索技术可以使用户快速地在大规模的图像数据库中找到所需的图像，具有广泛的应用前景。

在目前的图像检索方法中，基于颜色特征的图像检索方法已成为研究热点，其可以通过对图像颜色的分析和提取，实现对图像的快速定位和查找。

二、研究目的本研究旨在深入研究基于颜色特征的图像检索方法，探索其在大规模图像数据库中的应用，并实现一个基于颜色特征的图像检索系统。

通过实验验证，评估其在检索效率、准确率等方面的性能及优缺点。

三、研究内容及方法本研究主要包括以下内容：1. 研究图像颜色特征提取的算法和方法，主要包括颜色空间的选择、特征提取算法及其优化等方面。

2. 探索基于颜色特征的图像检索方法，分析其原理和基本流程，并探讨其在大规模图像数据库中的应用。

3. 实现一个基于颜色特征的图像检索系统，主要包括算法的实现，系统架构的设计和优化等方面。

4. 对系统进行实验，通过对比实验的方法，评估其在图像检索效率、准确率等方面的性能及优缺点。

本研究采取文献研究、实验研究和模拟仿真等方法，对图像检索的关键技术进行深入分析和研究。

四、预期成果和意义本研究的预期成果包括：1. 对基于颜色特征的图像检索方法进行深入研究，掌握其技术原理和实现方法。

2. 实现一个基于颜色特征的图像检索系统，并对其进行性能评估。

3. 评估基于颜色特征的图像检索方法在特定应用场景下的适用性和性能表现，为实际应用提供参考。

本研究的意义在于，为图像检索技术的研究和理论提供新的思路和方法，并为实际应用提供更优秀的技术支持。