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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 基于顏色的圖像檢索方法研究
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 簡介：
- 圖像的顏色特征相對于圖像的其它特征而言具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性，因而在圖像檢索領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。在顏色直方圖的基礎(chǔ)上，本文研究了歐式距離法、直方圖相交法和中心矩法三種圖像匹配算法，并在VC++6.0平臺(tái)上編程實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這三種方法都能達(dá)到較好的檢索效果。
- 詳細(xì)介紹：
- 本作品從圖像的顏色特征出發(fā)，研究了基于顏色的圖像檢索方法，開發(fā)了一個(gè)圖像檢索系統(tǒng)軟件。主要集中在對三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的研究上：首先，選擇合適的顏色空間來描述顏色特征；其次，采用一定的量化方法將顏色特征表達(dá)為向量的形式；最后，定義一種相似度（距離）標(biāo)準(zhǔn)來衡量特征間的相似性。本作品具有提取圖像特征方便，檢索精度高，容錯(cuò)性好的特點(diǎn)，研究的是建立在數(shù)字圖像處理、模式識別、與數(shù)據(jù)庫技術(shù)基礎(chǔ)之上的綜合應(yīng)用技術(shù)，該成果在一定程度上可以解決從大量的圖像數(shù)據(jù)中檢索出需要的圖像，有較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
作品圖片
作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 隨著信息時(shí)代的來臨，為了能從海量的圖像數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確的檢索到想要的圖片，基于內(nèi)容的圖像檢索課題研究越來越熱，圖像的內(nèi)容包括顏色特征、紋理特征、形狀特征、語義特征。本項(xiàng)目從圖像的顏色特征出發(fā)，研究了幾種實(shí)用的基于顏色的圖像檢索方法，如歐式距離法、直方圖相交法、中心矩法，在此基礎(chǔ)上開發(fā)出了一個(gè)小型簡易的基于顏色的圖像檢索系統(tǒng)，并進(jìn)行了實(shí)際測試，取得了比較好的效果。
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處
- 本項(xiàng)目開發(fā)了一個(gè)簡易的基于顏色的圖像檢索系統(tǒng)，具有提取圖像特征方便，檢索精度較高，容錯(cuò)性較好，有較強(qiáng)的實(shí)用性的特點(diǎn)。該項(xiàng)目深入研究了基于顏色的圖像檢索方法的現(xiàn)狀，在分析、總結(jié)前人理論研究的基礎(chǔ)上，提出了一種綜合檢索方法，該方法能產(chǎn)生比較好效果，該系統(tǒng)具有很好的適應(yīng)性，是對基于內(nèi)容的圖像檢索理論的進(jìn)一步探索。
應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義
- 開發(fā)的實(shí)用圖像檢索系統(tǒng)為互聯(lián)網(wǎng)海量圖像數(shù)據(jù)處理、查詢、分類等實(shí)際應(yīng)用做出了貢獻(xiàn)，也為基于內(nèi)容和相關(guān)反饋的圖像檢索的理論提供了較好的應(yīng)用支持，進(jìn)一步為圖像檢索的廣泛應(yīng)用提供了參考依據(jù)，該項(xiàng)目理論研究結(jié)果具有一定的參考價(jià)值，開發(fā)的實(shí)際項(xiàng)目具有比較好的應(yīng)用價(jià)值。
學(xué)術(shù)論文摘要
- 圖像的顏色特征相對于圖像的其它特征而言具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性，因而在圖像檢索領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。在顏色直方圖的基礎(chǔ)上，本文研究了歐式距離法、直方圖相交法和中心矩法三種圖像匹配算法，并在VC++6.0平臺(tái)上編程實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這三種方法都能達(dá)到較好的檢索效果。
獲獎(jiǎng)情況
- 本作品于2010年4月在學(xué)術(shù)期刊《軟件導(dǎo)刊》上發(fā)表，論文目錄：李進(jìn) 陳念 馬帥軍 明慧.基于顏色的圖像檢索方法研究.《軟件導(dǎo)刊》，2010年第4期，Vol.9 No.4:184-186.
鑒定結(jié)果
- 通過鑒定
參考文獻(xiàn)
- 前基于顏色特征的圖像檢索主要集中在對三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的研究上：選取合適的顏色空間；有效的特征提取方法；準(zhǔn)確的特征匹配算法。主要研究的顏色空間有RGB、HSV、YCrCb、CIEL*a*b*和CIEL*u*v*等；主要研究的特征提取方法有顏色直方圖方法及其改進(jìn)研究，顏色矩和顏色熵的研究，顏色相關(guān)圖的研究，顏色聚合向量的研究等；主要的特征匹配算法有歐式距離法、中心矩法、直方圖相交法等。相關(guān)的技術(shù)文獻(xiàn)檢索目錄如下： [1]孫君頂,趙珊著.圖像低層特征提取與檢索技術(shù)[M].北京: 電子工業(yè)出版,2009. [2]羅志社.基于顏色的圖像檢索[J].2004;12(2):232-252. [3Rafael C. Gonzalez著.數(shù)字圖像處理[M].北京：電子工業(yè)出版社,2004. [4] 田玉敏,林高全. 基于顏色特征的彩色圖像檢索方法. 西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2001, 29(I): 43-46.
同類課題研究水平概述
- 目前基于顏色特征的圖像檢索主要集中在對三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的研究上： 1)選取合適的顏色空間； 2)有效的特征提取方法； 3)準(zhǔn)確的特征匹配算法。 1顏色空間研究 對彩色圖像進(jìn)行研究，必須在特定的顏色空間中進(jìn)行。實(shí)際應(yīng)用中常用的顏色空間很多，在圖像檢索中，主要采用的顏色空間有RGB、HSV、YCrCb、CIEL*a*b*和CIEL*u*v*等。 2顏色的特征提取研究 2.1 顏色直方圖方法及其改進(jìn)研究 顏色直方圖是基礎(chǔ)提取方法，也是一種相當(dāng)重要的方法，具有 特征提取和相似度計(jì)算簡便，并且隨圖像尺度、旋轉(zhuǎn)等變化不敏感的 特點(diǎn)。但是該方法丟失了顏色的空間分布信息，圖像維數(shù)過高，對圖像 顏色量化處理易造成誤檢現(xiàn)象等。針對這些問題，近年來許多改進(jìn)算 法被提了出來。比如梁艷梅等應(yīng)用模糊集理論的α-級關(guān)系來定義彩 色直方圖的匹配色彩峰，通過綜合所有色彩峰的高度匹配得出彩色直 方圖的相關(guān)值，從而有效提高圖像的檢索效率。 2.2 顏色矩和顏色熵的研究 顏色矩的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在于圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來表示，無需對特征進(jìn)行向量化，降低了顏色特征的維數(shù)。但其檢索效率低，為了避免低矩陣較弱的分辨能力，往往將它與其他圖像特征聯(lián)合應(yīng)用，比如文獻(xiàn)作者將HSV顏色空間量化聚類后，利用多鄰域顏色矩直方圖和原始的量化聚類直方圖方法，再結(jié)合PCA算法降維得出的高檢索效果的方法。 2.3顏色相關(guān)圖的研究 顏色相關(guān)圖是利用圖像中像素間的顏色關(guān)系來描述圖像顏色空間分布的另一種表達(dá)方式。這種特征不但刻畫了某一種顏色的像素?cái)?shù)量占整個(gè)圖像的比例，還反映了不同顏色對之間的空間相關(guān)性。顏色相關(guān)圖的圖像檢索效果很好，但是它的缺點(diǎn)就是計(jì)算量很大。近年來對于顏色相關(guān)圖的研究才起步，主要是結(jié)合其他方法來研究，文獻(xiàn)介紹了一種基于顏色相關(guān)圖與小波變換的算法。 2.4顏色聚合向量的研究 顏色聚合向量方法是針對顏色直方圖和顏色矩等無法描述圖像顏色空間分布的信息提出的。其核心思想是將屬于顏色直方圖每一個(gè)區(qū)間內(nèi)的像素分為兩部分，如果該區(qū)間內(nèi)的某些像素所占據(jù)的連續(xù)區(qū)域的面積大于給定的閾值則將該區(qū)域內(nèi)的像素作為聚合像素，否則作為非聚合像素。
