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图像数据库的检索的开题报告开题报告：图像数据库的检索一. 研究背景随着互联网的快速发展和普及，大量的数字图像数据被广泛地使用。
这些数字图像数据的管理和检索成为人们关注的焦点。
在日常生活中，我们使用网络搜索引擎查询图像的需求越来越高，但仅仅通过关键词来检索图像仍然存在着很多的限制，诸如语义误差，检索结果质量不高等问题都需寻求更科学的方法去解决。
因此，如何有效地管理和检索海量的数字图像数据，成为计算机科学领域中一个研究热点和挑战。
二. 研究意义图像检索技术能够为我们提供更快捷、准确的图像数据信息，大大增加了图像的利用率，更好地完成了图像数据的搜索。
而现今数字图像数据库的存储形式多种多样，包括卫星图像、地理拍摄图像、人工制作的数字美术作品等等。
如何提高图像数据库的检索准确度和速度是一个紧迫的问题。
因此，开展图像数据库检索的研究具有很高的研究价值和实际意义。
三. 研究内容本研究着重解决以下三个问题：1.图像特征提取：对于各种形式的数字图像数据库，如何自动地对图像进行特征提取，以便于后续的图像检索？2.图像相似度比较：如何量化图像之间的相似度？目前常用的方法包括欧几里得距离、余弦相似度等等，如何找到一种适合不同类型图像的方法？3.图像检索算法：如何设计一种高效的图像检索算法来加速海量图像的检索过程？常用的图像检索算法包括基于内容的图像检索算法、局部特征匹配算法、深度学习方法等等。
四. 研究方法本研究将采用以下方法进行：1.文献综述：对于图像检索方面的研究成果进行全面的综述，包括图像特征提取、相似度比较、图像检索算法等方面，对各种算法的优缺点进行详细分析。
2.数据集构建：我们将自行构建一个数字图像数据库，包括卫星图像、交通图像、美术作品等不同类型的图像样本。
这些数据将用于对算法的评估和比较。
3.算法实现和分析：本研究实现几种常用的图像检索算法，包括基于内容的图像检索算法、局部特征匹配算法、深度学习方法等等，并使用构建的数字图像数据库进行实验，评估各种算法的性能和效果。
基于颜色特征的图像数据库检索系统开发摘要目前图像检索技术主要分为两大类：基于文本的图像检索(Text-based Image Retrieval）和基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval）。
本课题主要研究基于内容的图像检索技术，其中侧重于颜色特征的研究和学习。
基于内容的图像检索是指直接根据图像内容的各种特征进行检索，它的研究目标是提供在没有人参与的情况下能自动识别和检索与目标图像的特征相同或相似的图像。
通过对该领域的研究可以深刻地理解图像重要特征的算法。
基于内容的图像检索是一种利用图像的视觉特征(颜色、纹理、形状等)进行图像检索的技术。
本论文所开发的图像检索的体系结构可以划分为两个部分:颜色特征提取和图像检索。
颜色特征提取主要负责提取图像的各种低级视觉特征建立图像的特征向量，图像检索主要负责对查询样本图像和图像库中的图像进行相似性计算以便找到目标图像。
在本文中将主要论述基于颜色特征的图像检索系统的开发过程，以及颜色特征的理论知识。
最后的实验结果和分析证明了本文所开发图像检索系统是有效的和高效的。
关键词：图像检索，颜色空间，直方图，特征提取ABSTRACTImage retrieval technique mainly is divided into two major types currently: text-based image retrieval and content-based image retrieval.This topic mainly studies a technique according to content-based image retrieval, particular emphasis on in the research and study of color feature. Content-based image retrieval is that direct carry on an retrieval according to various characteristic of picture contents. The research target is provide automatically identify and retrieve the target image of characteristic homology or the picture of likeness under the situation that no one participate. By way of the research in this field, I can deeply comprehend the arithmetic of image important characteristic.CBIR is an image retrieval technique, which synthesizes various visual features in digital image, such as color, textual, and shapes features. Generally, the image retrieval system I developed is divided into two different sub-systems: feature extraction system and image retrieval system. The former was mainly devised to acquire low-level visual features and to construct image feature vector; while the later to make enquiry to sample image database and to retrieval object images by calculating the similarity functions.In this article, mainly discuss the development process of the system according to the image retrieval of the color characteristic, and the theories of the color characteristic. The experiment of the end test result proved that this image retrieval system is valid with efficiently.Keywords：Image retrieval, Color space, histogram, feature extraction目录第1章绪论基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval CBIR）技术兴起于近几年，它主要是为了客服基于文本的图像检索（Textual-based Image Retrieval TBIR）技术的缺点而出现的[8]。
基于内容的图像检索方法研究的开题报告一、选题背景及研究意义现今互联网上产生了大量的图片数据，如何更快地准确地检索图像的内容成为了一个重要的研究领域。
基于内容的图像检索方法是一种基于图像内容的相似性匹配，从而实现在大规模的图像数据库中快速定位特定图像的方法。
在互联网时代，越来越多的信息以图像的方式存在。
如何快速、准确地从海量图像库中检索到需要的图像，就成为了当前图像检索领域面临的一大难题。
基于内容的图像检索技术具有操作简单、高效快速、精度高、结果准确等优点，已经被广泛用于许多领域，如医学图像识别、面部识别、车牌识别等。
然而，由于图像内容复杂多样，基于内容的图像检索技术还存在一定的局限性和挑战，如提高检索的准确性和普适性，增强图像数据的拟合能力。
二、研究内容本文旨在对基于内容的图像检索方法进行探索和研究。
主要研究内容包括以下方面：1. 基于特征提取的图像检索方法研究：通过对图像特征进行提取和描述，来实现图像相似度匹配，包括传统的色彩、纹理、形状等特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法，并对其特点和应用进行比较和分析。
2. 基于感知哈希的图像检索方法研究：通过感知哈希算法，将图像特征向量量化为二进制编码，实现图像相似度计算，在保证检索精度的同时，降低图像检索的时间复杂度。
3. 基于深度学习的图像检索方法研究：深度学习是当前图像处理领域最热门的技术之一。
通过卷积神经网络提取特征，构建图像特征空间，实现图像相似度匹配，并研究深度学习技术在基于内容的图像检索中的应用方面。
三、研究方法本文采用文献研究和实验研究相结合的方法，通过调研已有的基于内容的图像检索方法，分析其优缺点和适用范围，并结合具体应用场景，选取适合的图像特征提取算法和图像相似度计算方法。
同时，利用公开的图像数据集构建实验平台，评估不同图像检索算法的性能和检索效果，并对实验结果进行分析和讨论。
四、预期成果1. 完成基于内容的图像检索方法的探索和研究，深入分析各种算法的特点和适用范围，并对其进行比较和优化。
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。
基于内容图象检索系统的设计与实现的开题报告一、项目背景在日常生活与工作中，我们经常需要进行图像检索。
例如，从图片库中找出一张特定的图片，或者根据某些特征找到相似图片。
内容图像检索系统是一种解决这个问题的方法。
该系统可以根据图像的内容（颜色、纹理、形状等特征）进行检索，并返回与查询图像相似的图像列表。
二、项目目的和意义本项目旨在设计和实现一套内容图像检索系统，可以用于各种场景下的图像检索。
该系统可以应用于数字图书馆、图片库、医学影像系统等。
此外，该系统的设计和实现也有助于研究图像检索算法和技术的发展。
三、项目技术路线本系统的技术路线包括图像特征提取、相似度度量和机器学习等方面。
1. 图像预处理首先需要对输入的图像进行预处理，例如去除噪声、裁剪、缩放等操作。
同时，还需要将图像转换成灰度图或者彩色图，方便后续的特征提取。
2. 图像特征提取图像的特征提取是内容图像检索系统中最关键的部分。
一般来说，图像的特征可以包括颜色、纹理和形状等。
对于颜色特征，可以使用颜色直方图或者颜色矩等统计特征进行表示。
对于纹理特征，可以使用局部二值模式（LBP）或者方向梯度直方图（HOG）等方法进行表示。
对于形状特征，可以使用基于轮廓描述符（Shape Descriptor）等技术进行表示。
3. 相似度度量对于图像的特征，需要进行一定的相似度度量，以确定图像之间的相似程度。
常用的相似度度量方法包括欧式距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数等。
4. 机器学习内容图像检索系统中可以使用机器学习方法来提取和匹配图像特征。
机器学习可以通过大量的训练数据来学习图像特征之间的关系，从而提高检索准确度。
四、项目预期结果本项目的预期结果包括设计和实现一套内容图像检索系统，并针对系统的性能、检索准确度等方面进行评估。
同时，还将对项目中使用到的技术进行总结和提炼，以便更好地推广应用。
五、项目进度安排本项目的进度安排如下：阶段一：调研和需求分析（2周）1. 调研相关技术和应用领域2. 分析用户需求和系统功能阶段二：系统设计和算法实现（6周）1. 进行图像特征提取和相似度度量2. 设计和实现机器学习模型3. 开发系统前端和后台阶段三：测试和优化（2周）1. 对系统进行性能测试2. 分析测试结果并进行优化阶段四：系统文档和论文撰写（2周）1. 撰写系统使用手册和技术文档2. 撰写论文并提交总计12周。
基于HSI颜色空间统计直方图的图像检索
徐红霞;郑龙;王厅列;赵晓东;曾翰表;李方洲
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2009(005)031
【摘要】给出了一种对图像的特征进行提取、分析并识别出一定形状及色彩差别的方法,主要目的是提取图像的颜色变化.首先是对采集到的彩色图像进行预处理,包括:图像的滤波、目标图像的定位等;然后采取了相应的图像颜色空间和识别算法,包括:图像颜色空间的变换、颜色量化、图像特征提取、识别算法.计算机仿真结果表明,该算法可行,并取得了较好的效果.
【总页数】4页(P8801-8804)
【作者】徐红霞;郑龙;王厅列;赵晓东;曾翰表;李方洲
【作者单位】温州大学,物理与电子信息学院,浙江,温州,325027;温州大学,物理与电子信息学院,浙江,温州,325027;温州大学,物理与电子信息学院,浙江,温州,325027;温州大学,物理与电子信息学院,浙江,温州,325027;温州大学,物理与电子信息学院,浙江,温州,325027;温州大学,物理与电子信息学院,浙江,温州,325027
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统 [J], 韦素云;吉根林
2.基于改进颜色直方图和灰度共生矩阵的图像检索 [J], 吴庆涛;曹再辉;施进发;;;;
3.基于HSI色彩空间累加直方图的图像检索算法 [J], 王剑峰;肖国强;江健民
4.基于颜色复杂度的加权颜色直方图图像检索算法 [J], 于永健;王向阳;吴俊峰
5.基于HSI颜色空间统计直方图的图像检索 [J], 徐红霞;郑龙;王厅列;赵晓东;曾翰表;李方洲
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基于内容的图像检索相关技术研究的开题报告一、研究背景随着数字图片的增多，图像检索技术越来越重要。
传统的基于文本的图片检索方法只能通过关键词进行搜索，而这种方法往往不能使用本体知识，从而导致了检索的不准确性。
基于内容的图像检索方法则从图片自身的视觉特征入手，具有更高的准确性和更高的可靠性。
因此，基于内容的图像检索成为了近年来研究的重点。
二、研究目的本文旨在研究基于内容的图像检索技术，通过研究不同的特征提取技术、相似度匹配算法等，探析基于内容的图像检索技术的优缺点，为实现实际应用提供参考和借鉴。
三、研究方案1.选题背景和意义分析基于内容的图像检索技术在信息检索、图像查询、智能监控等方面具有广泛的应用，本文主要研究基于内容的图像检索技术，并探讨其发展趋势。
2.文献综述通过对现有文献的研究分析，探究基于内容的图像检索技术的种类、特点、实现方法、评价指标等方面。
3.算法研究研究不同的图像特征提取技术、相似度匹配算法等，考虑实际应用场景，设计基于内容的图像检索算法，并进行实验验证。
4.系统实现与评估采用不同图轮特征提取技术和相似度匹配算法，开发基于内容的图像检索系统，通过评估系统的性能和效果，总结研究成果并探讨未来发展方向。
四、研究成果本文主要研究的是基于内容的图像检索技术，研究的重点是算法研究和系统实现。
研究成果包括：不同的图像特征提取技术和相似度匹配算法，在不同场景下的实验效果；基于内容的图像检索系统的设计、实现和评估。
五、预期效果通过本次研究，可以深入探究基于内容的图像检索技术，研究不同的特征提取技术和相似度匹配算法，并根据不同应用场景进行实验验证。
同时，也可设计和实现基于内容的图像检索系统，根据实验效果及用户反馈，总结研究成果并提出未来发展方向，为基于内容的图像检索技术在实际应用中提供参考和借鉴。
基于颜色直方图的图像特征抽取方法介绍与实验验证图像特征抽取是计算机视觉领域中的一个重要任务，它能够将复杂的图像数据转化为易于处理和分析的特征向量。
其中，基于颜色直方图的图像特征抽取方法被广泛应用于图像检索、目标识别、图像分类等领域。
本文将介绍基于颜色直方图的图像特征抽取方法，并通过实验验证其有效性。
一、颜色直方图的概念与原理颜色直方图是一种用于描述图像颜色分布的统计工具。
它将图像中的每个像素点的颜色值作为输入，统计各个颜色值的出现频率，并以直方图的形式展示。
颜色直方图可以用于表示图像的颜色信息，通过分析直方图的形状和分布，可以获取图像的颜色特征。
颜色直方图的计算过程如下：1. 将图像转化为RGB色彩空间。
2. 将RGB色彩空间划分为若干个颜色区间（bin），通常选择256个区间，即将每个颜色通道的取值范围[0, 255]均匀分成256份。
3. 统计图像中每个颜色区间的像素个数，得到颜色直方图。
二、基于颜色直方图的图像特征抽取方法基于颜色直方图的图像特征抽取方法主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：对图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作，以提高颜色直方图的准确性和稳定性。
2. 颜色空间转换：将图像从RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，这是因为HSV色彩空间更符合人类对颜色的感知。
3. 颜色直方图计算：根据HSV色彩空间的特点，计算图像的颜色直方图。
可以选择不同的颜色通道进行计算，例如只计算H通道的颜色直方图。
4. 颜色直方图归一化：将颜色直方图进行归一化处理，以消除图像尺度的影响。
5. 特征向量生成：将归一化后的颜色直方图拼接成一个特征向量，作为图像的特征表示。
三、实验验证为了验证基于颜色直方图的图像特征抽取方法的有效性，我们进行了一组实验。
实验使用了一个包含不同类别图像的数据集，包括动物、自然风景、建筑等多个类别。
首先，我们使用上述方法提取每个图像的颜色直方图作为特征向量。
然后，使用支持向量机（SVM）分类器对提取的特征向量进行分类。
基于颜色特征图像检索基于颜色特征图像检索技术是一种常用的计算机视觉技术，其主要目的是根据图像的颜色特征对目标图像或相似图像进行检索。
本文将介绍颜色特征图像检索的一般流程和关键技术。
一、颜色特征提取颜色特征是图像检索的重要特征之一。
在颜色特征提取方面，目前有许多方法可供选择，包括直方图、颜色均值、颜色协方差矩阵等。
其中，直方图是最常用也是最简单的颜色特征提取方法之一。
它可以对图像中每个像素的颜色值进行统计，获得不同颜色的出现次数，进而形成颜色直方图。
在实现颜色直方图时，一般采用离散化颜色空间的方法将图像转换为灰度图像或颜色空间。
常用的颜色空间包括RGB、HSV、LAB等。
离散化颜色空间还可以进行一些优化处理，例如将颜色空间划分为若干小块，以减少计算量。
二、特征向量量化特征向量量化是将颜色直方图转换为方便计算和比较的向量表示的过程。
颜色直方图通常是一维的，而特征向量表示可以是任何维度。
特征向量量化的目标是通过将直方图从一维投影到多维空间中，使得向量在这个空间中更容易分离和分类。
在特征向量量化方面，常常采用的方法是利用聚类算法，例如K-Means，将颜色直方图分成若干个聚类中心，并将颜色直方图映射到每个聚类中心的空间中。
这样，颜色直方图可以用它在每个聚类中心上的投影（即用每个聚类中心的坐标来表示颜色直方图）来表示。
三、相似度度量相似度度量是用于量化两个特征向量之间的相似度的方法。
在颜色特征图像检索中，最常用的相似度度量方法是欧氏距离和余弦相似度。
对于欧氏距离，它通常被定义为两个向量之间所有元素差的平方和的平方根。
对于余弦相似度，它通常被定义为两个向量之间的夹角余弦值。
四、图像检索通过上述步骤进行颜色特征提取、特征向量量化和相似度度量后，可以利用检索算法对目标图像进行检索。
常用的检索算法包括基于单幅图像的检索方法和基于多幅图像的检索方法。
基于单幅图像的检索方法通常是通过将查询图像的特征向量与图像数据库中所有图像的特征向量进行比较，然后从数据库中找到与查询图像最相似的图像。
基于内容的图像检索技术的研究的开题报告
一、研究背景：
内容基于图像检索技术是近年来图像处理技术中的热门研究方向，它主要是利用图像的内容特征进行图像信息的检索。
由于图像存储量巨大，如何快速、准确地从中检索出需要的信息成为了图像处理技术中的研究热点。
二、研究目的：
本文旨在探讨基于内容的图像检索技术的研究，分析常见的图像检索方式，探讨他们的优缺点，并提出一种基于内容的图像检索方法，以提高图像检索的准确度和效率。
三、研究内容：
1. 常见图像检索方式的分析与比较
2. 基于内容的图像检索技术原理
3. 基于局部特征描述符的图像检索技术
4. 基于神经网络的图像检索技术
5. 实验结果与分析
四、研究意义：
本研究将有助于提高图像检索的准确度和效率，为现有的图像检索技术提供一种新的思路和方法。
此外，该研究还将推动图像处理技术的发展，提高图像处理技术的应用能力，推进信息化建设。
五、研究方法：
本研究采用实验方法，并对结果进行分析和比较。
具体研究方法包括图像数据的采集与处理，图像检索算法的实现和优化，实验结果的评估和对比等方面。
六、预期结果：
本研究预期可以在提高图像检索准确率和效率方面取得新的进展，实现更加精准和快速地进行图像检索。
同时，本研究还将制定出一种基于内容的图像检索技术解决方案，具有重要的实际应用价值。
七、论文结构：
本论文将包括以下章节：绪论、技术原理、算法设计、实验结果与分析、总结与展望等。
基于内容的图像检索研究及其系统实现的开题报告一、研究背景和意义在互联网时代，图像作为一种重要的数据形式，存在于各大网络平台和应用程序中。
如何更加高效快速地进行图像检索已成为图像处理领域研究的热点问题。
基于内容的图像检索是一种重要的图像检索方法，它利用图像特征来描述和识别图像内容，并通过对图像特征的比较匹配来检索图像。
由于其检索准确率高、搜索效率高等优点，基于内容的图像检索在图像检索领域得到了广泛的研究和应用。
基于内容的图像检索研究在学术界和工业界都有着重要的应用。
在学术研究领域，基于内容的图像检索可以帮助研究者快速检索和分析大量的图像数据，从而提高研究效率和深度，为学术研究提供极大的便利。
在工业应用领域，基于内容的图像检索可以广泛应用于图像数据的管理、搜索和分析领域，如图像搜索引擎、视频监控、智能图像分析等，帮助企业快速检索和分析大量的图像数据，提高产品研发和生产效率。
二、研究内容和方法基于内容的图像检索主要通过对图像内容特征的抽取和比对来实现图像的检索。
现今，主流的基于内容的图像检索方法主要包括以下几种：（1）颜色直方图：颜色直方图是最早应用于基于内容图像检索的特征抽取方法之一，它将图像颜色信息用直方图的形式进行统计和描述，得到图像的颜色特征。
（2）SIFT特征：SIFT特征是一种局部不变性特征，不受图像的平移、旋转、尺度等变换的影响。
它通过对图像局部区域进行特征提取，并对这些局部特征进行描述，得到图像的特征表示。
（3）HOG特征：HOG特征是一种针对于物体边缘特征的描述方法，它通过计算图像中不同方向的梯度直方图，描述图像中物体的边缘形状，从而实现对图像的检索。
（4）深度神经网络特征：深度神经网络特征是近年来出现的一种基于深度学习的特征提取方法。
它通过已经预先训练好的深度神经网络，提取图像中的高阶特征，从而实现对图像的检索。
本研究将选择不同的基于内容的图像检索方法作为研究对象，并实现一个基于内容的图像检索系统，比较不同方法在图像检索方面的优劣。
基于内容的图像检索关键技术研究的开题报告一、项目背景及研究意义随着数字图像的广泛应用，内容基于的图像检索（CBIR）成为了图像检索的新方向，相对于传统的基于关键词的图像检索（Text-Based Image Retrieval, TBIR），CBIR 不依赖于标签或关键字，而是直接使用图像本身的信息。
CBIR 技术对于能够快速而准确地获取相关图像具有重要的研究价值和实际应用价值。
因此，基于内容的图像检索技术研究引起了广泛关注，成为了当前计算机视觉、图像处理领域的研究热点之一。
二、研究现状分析目前基于内容的图像检索技术主要包含以下步骤：1.特征提取：提取图像的色彩、纹理、形状等特征。
2.特征表示：将提取出的特征转化成可计算的数值。
3.相似度度量：计算查询图像和数据库中图像之间的相似度。
4.排序和显示：根据相似度进行排序并显示出前几个最相似的图像。
其中，特征提取和表示是关键的技术环节。
在特征提取方面，SIFT、SURF、HOG、LBP、CNN等已经成为主流技术；在特征表示方面，Bag-of-words、Vector quantization等方法已被广泛使用。
此外，近年来，深度学习技术的发展，使得基于深度学习的图像检索技术进一步得到了提升。
目前，基于深度学习的图像检索技术已经成为了主流的研究方向。
三、研究目标及内容本课题旨在研究基于内容的图像检索关键技术，实现检索结果的准确性和效率性的平衡。
研究目标和内容如下：1.研究和探索图像特征提取、表示和度量算法，建立基本的图像检索模型。
2.研究基于深度学习的图像检索算法，分析其在实际中的应用。
3.设计与实现基于内容的图像检索系统，并评估检索效果与性能。
4.在图像检索中引入用户反馈，持续优化检索性能。
四、拟采用的研究方法及技术路线本课题将综合运用计算机视觉、图像处理、机器学习和Web开发等领域的技术开展研究工作。
研究内容主要包括以下方面：1.采集和处理样本数据集，以实现基于内容的图像检索技术。
25卷 第4期2008年4月微电子学与计算机M ICROEL ECTRON ICS &COMPU TERVol.25 No.4April 2008收稿日期:2007-07-27基于颜色直方图的图像检索技术高美真1,申艳梅2(1焦作师范高等专科学校计算机与信息工程系,河南焦作454001;2河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454003)摘 要:使用颜色空间分布熵来表示图像的颜色空间分布特征,结合图像的颜色直方图特征,采用加权综合法和比例系数法表示图像的综合特征,设计了基于颜色直方图和图像空间分布熵的图像检索算法.利用查全率和查准率对算法进行了评价.通过实验分析比较可知,所设计的方法具有较好的查准率和查全率.关键词:图像检索;颜色直方图;颜色空间分布熵中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1000-7180(2008)04-0025-03Histogram 2B ased Color Im age R etrievalGAO Mei 2zhen 1,SHEN Yan 2mei 2(1Department of Computer and Information Engineering ,Jiaozuo Teachers College ,Jiaozuo 454001,China ;2College of Computer Science &Technology ,Henan Polytechnic University ,Jiaozuo 454003,China )Abstract :The theory of image information entropy is adopted as color distribution ,and the color spatial distribution en 2tropy is adopted as the spatial descriptor color.The writer also uses weighted 2synthetical method and proportion 2coefficient method to indicated the image characteristics and designs a image retrieval algorithm based on color histogram and its color spatial distribution entropy.According to the analysis and comparison ,this kind of algorithm has a very good retrieval a 2bility of image.K ey w ords :image retrieval ;color histogram ;color spatial distribution entropy1 引言基于内容的图像检索技术(Content 2Based Im 2age Retrieval ,CB IR )主要是利用图像的视觉特征如图像中物体的颜色、形状、纹理等特征以及这些特征的组合和上下文联系分析提取出图像的内容特征作为图像的索引特征来得到所需图像.颜色特征是图像检索中应用最广泛的视觉特征,目前有很多基于颜色特征的图像检索算法,颜色直方图是一种重要的基于颜色特征进行的图像检索方法,文献[123]中给出的几种算法各有利弊,文中吸取其优点,将颜色直方图与图像空间分布熵相结合,设计了新的图像检索算法,实验证明具有较好的检索性能.2 基于颜色直方图特征的图像检索颜色直方图是常用的图像颜色特征表示方法,反映图像颜色的统计分布,描述的是图像的整体颜色特征.对于一幅图像I ,其颜色(或灰度)由L 级组成,每一种颜色(或灰度)值为c i (i =1,2,…,L ).在整幅图像中,具有c i 值的像素个数为h i ,则一组像素的统计值h 1,h 2,…,h L 就称为该图像的颜色直方图[4].为了使HSV 颜色空间能更好地符合人的视觉特性,更有利于图像颜色特征的提取.文献[5]中提出的颜色空间量化方法,将图像的颜色量化为36柄,量化方法如式(1)所示,这样可以将很多虽然深浅不同但在视觉上仍属于同一类的颜色量化在同一区间内,使量化结果符合人类的视觉感受.H=0,H∈[0°,60°) 1,H∈[60°,120°) 2,H∈[120°,180°) 3,H∈[180°,240°) 4,H∈[240°,300°) 5,H∈[300°,360°)S=0,S∈[0,0.25) 1,S∈[0.25,1]V=0,V∈[0,0.3)1,V∈[0.3,0.8)2,V∈[0.8,1.0)(1)由于色调在色度轴上的分布是连续过渡的,而且色调之间并不存在明显的界限,上述划分方法忽视了颜色在各个区间分界处的相似连续性.为使提取到的颜色特征更符合人的视觉心理,上述量化的基础上对色调H分量进行了第二次量化,第二次量化的方法如式(2)所示.将式(1)和式(2)得到的量化值逐项求平均值作为图像的颜色直方图特征,然后使用该颜色特征进行了基于颜色直方图的图像检索.H=0,H∈[30°,90°)1,H∈[90°,150°)2,H∈[150°,210°)3,H∈[210°,270°)4,H∈[270°,330°)5,H∈[330°,360°)∪[0°,30°)S=0,S∈[0,0.25) 1,S∈[0.25,1]V=0,V∈[0,0.3)1,V∈[0.3,0.8)2,V∈[0.8,1.0)(2)3 基于颜色空间分布熵特征的图像检索3.1 颜色空间分布熵特征的提取对于数字图像而言,图像由像素组成,不同灰度的像素出现次数的不同及其分布空间位置的不同,使得图像呈现不同的形状.因此,不同形状的图像所包含的熵也是不尽相同的,因而可以用熵描述图像的形状特征.设I为一幅R1×R2的彩色图像,像素p1=(x1,y1)∈I,p2=(x2,y2)∈I,像素间的空间距离可定义为|p1-p2|=max{|x1-x2|,|y1-y2|}(3)对于R1×R2的图像,像素间的距离满足0≤|p1-p2|≤max{R1-R2}-1,图像被划分为不同的矩形区间.为了保持图像的尺度不变性,需要进行归一化处理,即p ij=|A ij||A i|(4)利用熵的特性,设计采用颜色空间分布熵来描述颜色的空间分布特性.颜色i的空间分布熵表示如下:e i=-∑Nj=1p ij log2(p ij)(5)空间分布熵反映了具有某种颜色的像素在图像空间中的平均分散程度,颜色空间分布熵越大,表明具有该颜色的像素在图像空间中越分散,否则,表明具有该颜色的像素在图像空间的分布比较集中. 3.2 算法设计为了有效地利用颜色空间分布熵特征和颜色直方图特征进行图像检索,对图像的颜色直方图特征和图像的颜色空间分布熵这两个特征采用了加权综合法和比例系数法形成图像检索用的综合特征,设计了两种图像检索方法.3.2.1 加权综合法对于两幅图像的直方图特征,采用直方图相交法来进行相似性度量:d1(H,H′)=1-∑ni=1min(h i,h i′)min(∑ni=1h i,∑ni=1h i′)(6)对于图像颜色的空间分布熵,采用L1距离来进行相似性度量:d2(E,E′)=∑ni=1|e i-e i′|(7)由于颜色直方图间的距离d1及颜色空间分布熵间的距离d2代表了不同的含义,并且它们的取值也差别很大,因此不能简单地将两个距离相加来表示两幅图像间的距离,需要进行归一化处理,以保证构成总相似度中的每一个特征都具有相同的重要性.实验中,权重都取0.5,将图像的颜色直方图与颜色空间分布熵赋予了同等重要性.3.2.2 比例系数法对于任意的示例图像I和数据库图像I′,它们之间的相似性可以定义如下:d(I,I′)=1-∑ni=1min(h i,h i′)×min(e i,e i′)max(e i,e i′)(8)式中,图像间的相似性共包括两部分,第一部分min(h i,h i′),表示直方图相交法的结果,它度量了62微电子学与计算机2008年图像颜色直方图h i 和h i ′之间的相似性;第二部分min (e i ,e i ′)max (e i ,e i ′)度量了颜色i 的空间分布上的相似性.由于min (e i ,e i ′)max (e i ,e i ′)的结果为一个比例系数,因此该方法不需要进行特征间的归一化处理.4 实验结果为了比较算法的检索性能,将文中设计的两种算法与颜色直方图法进行了比较.采用的图像库包含有1000幅各类图像,包括交通工具、动物、建筑物和自然景观等类型的图像.在图像库中选取了5类图像组成检索集来检验算法的检索效果.采用查准率和检索率作为算法检索效果的评价的标准.其中,查准率表示检索结果队列中检索的目标图像数与队列中图像数之比,查全率定义为检索结果队列中检索的目标图像数与图像库中全部的目标图像数之比.对于不同的图像检索算法,在相同的检索率条件下检索的精确度越高,则表明该算法的检索效果越好.从每类图像中分别抽取5幅图像来进行检索,共形成25次检索结果,将25次检索结果查准率和查全率的平均值作为算法的平均检索结果.图1给出了三种算法的查准率和查全率对比曲线.需要说明的是,为了能更清晰地表示查全率和查准率的对比效果,图1中的坐标原点是(0.2,0.68).5 结束语由于图像颜色直方图一个主要缺点是没有反映颜色的空间分布信息,因此采用了图像的空间分布熵表示图像颜色的空间分布特征,综合使用了图像的颜色直方图特征和颜色的空间分布熵特征进行加图1 加权综合法、比例系数法、颜色直方图法查全率和查准率对比曲线权综合法图像检索和比例系数法图像检索比只使用图像的颜色直方图特征进行图像检索具有较好的检索性能.参考文献:[1]Li J ,Wang J Z ,Wiederhold G.IRM :integrated regionmatching for image retrieval [C ]//Proceeding of ACM A :Standford University ,2000.[2]Stricker M ,Orengo M.Similarity of color images [C ]//Proceeding of SPIE Storage and Retrieval for Image and Video Database.Swiss :Swiss Federal Institute of Technol 2ogy Publication ,1995(2420):381-392.[3]王宇生,陈纯.一种新的基于色彩的图象检索算法[J ].计算机研究与发展,2002,39(1):105-109.[4]魏宝刚,李向阳,鲁东明,等.彩色图像分割研究进展[J ].计算机科学,1999,26(4):59-62.[5]何清法,李国杰.综合分块主色和相关反馈技术的图像检索方法[J ].计算机辅助设计与图形学学报,2001,13(10):912-917.作者简介:高美真 女,(1970-),讲师.研究方向为多媒体技术、计算机基础教学.(上接第24页)[3]Saito.Call admission control in an A TM network using up 2per bound of cell loss probability[J ].IEEE Trans Commun ,1992(40):1512-1521.[4]姚正林,刘金刚.基于大偏差技术的自相似流CAC 算法[J ].微电子学与计算机,2004,21(3):65-68.[5]Stathis C ,Maglaris B.Modelling the self -similar 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南京邮电大学毕业设计(论文)开题报告 题 目 基于颜色直方图的图像检索系统的设计与实现 学生姓名 班级学号 专业 提纲(开题报告2000字以上)： 1. 对指导教师下达的课题任务的学习与理解 2. 阅读文献资料进行调研的综述 3. 根据任务书的任务及文献调研结果，初步拟定的执行（实施）方案（含具体进度计划） 1. 对指导教师下达的课题任务的学习与理解 从20世纪70年代开始，图像检索的技术就已经开始。传统的文本检索技术，是通过关键字式的提问查询，可以检索的关键字有图像名称、图像尺寸、压缩类型、作者、年代等图像标引。到90年代以后，多媒体信息迅速膨胀，全世界的数字图像的容量以惊人的速度增长，这些图像分布在世界各地，它们都是无序、无索引的。要检索靠传统技术全部都要人工标注，而人工标太主观，不确定，不同人，不同语种，对同一幅图像的理解不同，标注描述就会千差万别。而且随着数据库数以万计地增加，人们寻找资料变得非常耗时，造成资源无法有效利用。因此人们提出了一种新的对图像内容语义的检索技术——基于图像内容的检索CBIR（Contented-Based Image Retrieval），它不需要用户的参与，而利用图像自身的特征，如颜色、纹理、形状等特征来进行检索，具有较强的客观性。 基于内容图像的检索CBIR主要依据图像的画面内容特征和主题对象特征来进行检索。由图像分析软件对输入的图像先进行图像分析，根据图像自身所包含的颜色(灰度)、纹理、形状、空间关系等特征以及这些特征的组合，自动抽取特征，在将输入图像存入图像库的同时将其相应的特征向量也存入与图像库相连的特征库。在进行检索图像时，对每一幅给定的查询图，进行图像分析，并提取图像特征向量，利用基于这些特征定义的特征度量函数计算或评价特征之间的相似性，将该图像的特征向量和特征库中的特征向量进行匹配，根据匹配的结果搜索图像库中将最相似的一些检索结果就可以提取出所需要的检索图，返回给用户。CBIR的目的不是去理解或识别图像目标，它所关注的是能否基于内容快速发现信息，旨在对视觉信息提供强有力的描述，实现视觉信息的结构化，在用户可以接受的响应时间内从图像库中查询到符合要求的图像，最终达到用户对这些视觉信息内容自由访问的目标。 在图像的形状、颜色、纹理等特征中，颜色特征是最显著、最可靠、最稳定的视觉特征，是人识别图像的主要感知特征。相对于几何特征而言，颜色对图像中子对象的大小和方向的变化都不敏感，具有相当强的鲁棒性。同时，在许多情况下，颜色又是描述一幅图像最简便而有效的特征。人们对于一幅图像的印象，往往从图像中颜色的空间分布开始。所有这些都促使颜色成为基于内容的图像检索所采取的主要手段之一。 颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。直方图中的数值都是统计而来，描述了该图像中关于颜色的数量特征，可以反映图像颜色的统计分布和基本色调；包含了该图像中某一颜色值出现的频数，而丢失了某象素所在的空间位置信息。颜色直方图可以是基于不同的颜色空间和坐标系。最常用的颜色空间是RGB颜色空间，原因在于大部分的数字图像都是用这种颜色空间表达的。然而，RGB空间结构并不符合人们对颜色相似性的主观判断。因此，有人提出了基于HSV空间、Luv空间和Lab空间的颜色直方图，因为它们更接近于人们对颜色的主观认识。其中HSV空间是直方图最常用的颜色空间。它的三个分量分别代表色彩（Hue）、饱和度（Saturation）和值（Value）。 本课题研究的重点是：1、数学模型。数学模型是CBIR系统的核心，它决定了CBIR所能支持的查询类型和检索性能。建立的数学模型要充分反映图像对象的内容，反映与领域无关的和能够有效存储的物理特性及逻辑特征。2、颜色直方图特征提取。特征提取是基于内容的图像检索的基础。特征提取算法应简单易用，且具有自动提取的功能，所选择的特征应尽可能表达原始图像的信息，同时可以借助一些先进的数学工具来提取图像特征。3、检索技术。在对图像的检索中，最主要的方式是相似性检索。即在图像数据库中找到与给定图像最为相似的一幅。它的一般做法是提取出图像的特征建立特征库。由于图像特征一般都是高维的矢量数据，所以这时图像检索就转化为对空间数据库中高维数的近邻检索问题。为了能够高效的进行数据特征索引，从而实现图像信息的检索，目前对索引技术的研究主要集中在降低索引维数和建立良好的索引方法上。 本课题研究实现的目标是：1. 设计颜色直方图特征提取算法；2. 设计和建立特征数据库；3.设计与实现检索匹配算法；4. 交互界面设计与实现，并应用编程语言（VC++）设计并实现基于颜色直方图的图像检索系统，并形成相关文档。 2. 阅读文献资料进行调研的综述 1、基于内容的图像检索(CBIR) 所谓基于内容图像的检索是指由图像分析软件对输入的图像先进行图像分析，根据图像中物体或区域的颜色(color)、形状(shape)或纹理(texture)等特征以及这些特征的组合，自动抽取特征，在将输入图像存入图像库的同时将其相应的特征向量也存入与图像库相连的特征库。在进行检索图像时，对每一幅给定的查询图，进行图像分析，并提取图像特征向量。将该图像的特征向量和特征库中的特征向量进行匹配，根据匹配的结果到图像库中搜索就可以提取出所需要的检索图。 基于内容的图像检索是一个逐步求精的过程，大致可以经过以下几个步骤： (1)特征提取。对图像数据进行自动或半自动的特征提取，提取用户感兴趣的、适合检索要求的特征。特征提取可以是全局性的，如整幅图像，也可能是针对某个目标，如图像中的子区域等。 (2)图像匹配。在选取了特征之后，需要选择或寻找适当的判别准则，从而判断出待识别的图像的特征与数据库中的哪些图像的特征最接近。常用的度量准则是距离度量法。 (3)结果输出。将满足一定相似性条件的一组候选结果按相似度大小排列后返回给用户。 (4).特征调整。对系统返回的结果可通过浏览来挑选，直至找到满意的结果，或从候选结果中选择一个示例，经过特征调整，形成一个新的查询。 2、颜色的度量体系 颜色度量体系（color system），也叫做颜色制或者叫做颜色体制，实际上就是人们组织和表示颜色的方法。组织和表示颜色的方法主要有两种：一种是颜色模型，一种是编目系统。颜色模型是用简单方法描述所有颜色的一套规则和定义。颜色空间是颜色模型最普通的例子，RGB、CIE XYZ、CIE LAB、CMYK等。 3、特征特征与颜色提取 颜色特征与图像中的物体或场景十分相关，它定义明确，抽取容易，对图像本身的尺寸、方向、视觉的依赖性较小，具有尺度不变性、旋转不变性和位置不变性等特点，对图像的描述最简便而有效，在图像的各种特征中最显著、可靠和稳定，是人识别图像的主要感知特征。 颜色的特征表达首先依赖于所选用的颜色模型，不同的颜色模型，不同的具体应用，要与 之适应的颜色模型，最好选择与人的感觉相一致的颜色空间。然后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）标准用来衡量不同图像之间在颜色上的相似性，进行相似度比较。颜色特征的表达方式有多种，一般常用的表示为颜色直方图、二值颜色集、模糊颜色直方图等。特征提取是图像分析和识别的基础。特征提取的方法是决定图像检索系统效率的关键。 4、颜色直方图 颜色直方图是颜色信息的函数，其核心思想是在一定的颜色空间中对图像各种颜色出现的频数进行统计，颜色直方图描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即图像的对象或物体。它的优点就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。 颜色直方图可以基于不同的颜色空间和坐标系，最常用的是RGB颜色空间，因为大部分的数字图像都是用RGB颜色空间表达的。基于RGB颜色空间表示时，彩色图像的直方图可以用R、G、B三个单色的直方图或联合分布直方图来表示。用三个单色直方图表示时，各个直方图表示的是图像在这种颜色分量的统计分布，总共有三个不同的概率分布。而彩色图像用一个RGB颜色直方图表示时，其统计的是不同颜色出现的频数，以色彩作为横坐标，纵坐标为色彩出现的频数。 在RGB颜色空间中，颜色直方图可以看成是一个离散函数，即
(),knHkn (0,1,...,1kL)
其中，k表示图像的特征取值，L表示特征可取值的个数，凡表示图像中具体征值为k的像素个数，n表示图像像素的总个数。 3. 根据任务书的任务及文献调研结果，初步拟定的执行（实施）方案（含具体进度计划） 第十二周～第十四周：熟悉目标任务，完成开题报告。 第十五周～第十七周：查找资料，初步了解认知基于图像内容的检索CBIR的基本原理、颜色直方图和相关算法的基本概念、检索匹配的基本知识学习。 第十八周～下学期第三周：理解颜色特征提取方法及相似性度量方法。 第四周～第五周：比较各种算法的优缺点并选择最佳的算法，完成翻译任务。 第六周～第九周：根据算法理论写出程序，进行仿真和分析。 第十周～第十二周：撰写论文并完成相关文档。 第十三周～第十五周：准备答辩。 4. 参考文献 【1】何清法“基于内容的图像分析与检索关键技术的研究”，中科院计算所博士论文，2001 【2】曹奎。基于颜色的图像检索技术研究。华中科技大学博士论文。2002 【3】M Flickner， Harpreet Sawhney， Wayne Niblack， Jonathan Ashley. Query by image and video content: The QBIC system. IEEE Computer， Volume: 28，Issue: 9， Sept.1995， pp23—32。 【4】庄越报. 智能多媒体信息分析与检索的研究[D].浙江大学博士论文 .1998. 【5】李鹏杰，杨树元.一种基于内容的图像检索系统ImageHunter[J].微机计算机 应用 .2001， (5):139-141. 【6】王绍棣.基于内容特征的图像和视频检索系统[J].计算机工程与应用. 2001， (7):113-117. 【7】徐杰，施鹏飞。基于内容的图像检索技术[A]。中国图像图形学报。2003.9：978页。 【8】(美)[A.S.潘迪]AbhijitS.Pandya，(美)[R.B.梅西]RobertB.Macy著；徐勇等译.“神经网络模式识别及其实现”，北京 ：电子工业出版社，1999.6. 【9】庄越挺，潘云鹤.基于内容的图像检索综述，模式识别与人工智能，1999年6月第12卷第2期，pp. 170-177 【10】白雪生、徐光佑、史元春.基于内容检索的一种中间表达机制.软件学报，1999年4月第10卷第4期，pp. 400-405
