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圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 摘 要 本次研究主要是基于顏色和形狀兩種特征的圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，其包括特征提取和相似度計(jì)算兩個(gè)主要的技術(shù)，當(dāng)顏色、形狀等圖像特征被提取后，形成了特征向量，圖像檢索系統(tǒng)的關(guān)鍵在于計(jì)算出數(shù)據(jù)庫圖像特征與圖像檢索的距離，當(dāng)下使用較為廣泛的相似度提取技術(shù)是基于歐氏距離函數(shù)來測度的。 圖像檢索系統(tǒng)采用 ++ 行環(huán)境下開發(fā)實(shí)現(xiàn)，設(shè)置幾種檢索途徑，顏色、形狀以及綜合兩種物理特征的三種方法，輸入待檢索圖像利用上述特征從圖像庫里面預(yù)先存在的多種圖像檢索出與之相似的圖像，并按一定順序排列出一組結(jié) 果，將結(jié)果顯示出來。 關(guān)鍵字 ： 顏色空間轉(zhuǎn)換； 顏色特征；形狀特征；不變矩；歐氏距離； 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 is of is on of of to is to at to ++ 6 of of to of of to a of a 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 目錄 ............................................................. (1) ........................................................ (1) ............................................ (2) 的檢索方法概述 ........................................ (2) .................... (2) 2. .......................................... (3) ................................................ (3) ................................................. (3) ................................................. (7) ...................................................... (8) ................................................. (8) .................................... (8) .................................................. (9) 3. 系統(tǒng)分析 ........................................................ (9) ........................................................ (9) ....................................................... (10) ..................................................... (10) ................................................. (10) ................................................... (10) ................................................... (11) ........................................................ (12) ................................................... (12) ..................................... (13) ........................................... (13) 像檢索模塊 （系統(tǒng)核心部分） ................................. (14) ................................................. (15) ................................................. (16) ............................................... (17) 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 ........................................... (18) .............................................. (18) .................................................. (22) 致謝 .............................................. (錯(cuò)誤 !未定義書簽。 ) 參考文獻(xiàn) .......................................................... (23) 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 1 如今信息技術(shù)發(fā)展十分迅速，各種形式的信息數(shù)量也在迅速增長中，人們對(duì)圖像信息的需求也不斷擴(kuò)大，日常生活當(dāng)中充斥著豐富多樣的圖像信息，那么，人們應(yīng)該如何做到在這么多選擇中快速地找到自己需要的圖像信息，這也漸漸的引起了越來越多人們關(guān)注。怎樣提供一種快速有效的方法來檢索這些內(nèi)容豐富的圖像信息的方法或者途徑，儼然，這已經(jīng)成為當(dāng)今圖像檢索領(lǐng)域的一個(gè)至關(guān)重要的研究熱點(diǎn)。 縱觀傳統(tǒng)的圖像檢索技術(shù)，大多都是基 于文本的檢索技術(shù)。文本檢索技術(shù)可以追溯到 70 年代末，它依靠人工對(duì)圖像進(jìn)行手工注解，然后根據(jù)關(guān)鍵字對(duì)圖像進(jìn)行檢索，用對(duì)圖像的一些描述信息來作為檢索時(shí)的關(guān)鍵字，如作者、標(biāo)題、大致內(nèi)容、創(chuàng)作時(shí)間等。廣泛流行的商用搜索引擎，如 度。 目前很多大型圖像數(shù)據(jù)庫以及 大部分的圖像搜索引擎使用的都是這種技術(shù)。在這些圖像庫或搜索引擎中，圖像只被松散地按類組織在一起，比如 :人體、動(dòng)物、自然場景等等。所有這些圖像的索引都由人工標(biāo)注，在標(biāo)注過程中，標(biāo)注者列出他認(rèn)為重要的或用戶可能會(huì)感興趣的物體以及對(duì)圖像的描述。 這種基于文本的圖像檢索方式的缺陷在于：一是要對(duì)規(guī)模不斷龐大的圖像庫一一進(jìn)行人工標(biāo)注，代價(jià)和工作量太大；二是由于圖像中包含著極為豐富的信息，而不同的人對(duì)于圖像會(huì)有不同的感知與理解，因此難以避免標(biāo)注過程中的主觀性和不精確性。將基于文本關(guān)鍵字的檢索方法直接應(yīng)用到圖像檢索中會(huì)存在很多局限性 [1]。 本次研究主要是在傳統(tǒng)文本檢索方式的基礎(chǔ)上，引出如今使用廣泛的檢索技術(shù)，基于內(nèi)容的檢索方式（ 采用 于圖像內(nèi)容查詢 (統(tǒng)，它利用顏色、形狀、紋理和草圖等多種方法進(jìn)行檢索，給出用戶示例圖像或草圖，可在圖像庫中找到相似的圖像來。 美國加州大學(xué)伯克利分校與加州水資源部合作進(jìn)行了 劃，開發(fā)系統(tǒng)用于檢索水資源部大量的水資源方面的圖片。另外，密歇根州立大學(xué)也開發(fā)了 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 2 一種商標(biāo)、圖標(biāo)圖像檢索系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過計(jì)算歸一化的顏色直方圖之間的歐氏距離，并用 邊緣點(diǎn)的方向直方圖來表示形狀，從 而綜合了顏色和形狀兩種特征，使得檢索精確度有較大的提高。 目前，國內(nèi)也有很多研究機(jī)構(gòu)和人員在積極參與研究與 圖像檢索方法，并有許多成果出現(xiàn)，本次研究主要是本著學(xué)習(xí)的態(tài)度探索綜合顏色與形狀特征的檢索方法。 由于各個(gè)領(lǐng)域?qū)D像信息的大量需求，這樣就不得不使研究人員不斷創(chuàng)新、思考，實(shí)現(xiàn)更加有效的、快速并且準(zhǔn)確的檢索辦法，如今，圖像檢索的方法主要是基于內(nèi)容的檢索。 于內(nèi)容的方法概述 基于內(nèi)容的圖像 檢索（ 基于內(nèi)容檢索技術(shù)的一種側(cè)重于提取 圖像本身特征的一種檢索方法。利用圖像特征來表征的圖像的內(nèi)容，而基于內(nèi)容的檢索就是將兩幅不同圖片的特征按照一定的方法進(jìn)行比較、匹配，一般采用相似性度量來實(shí)現(xiàn)的，顯然，圖像特征的提取是圖像特征匹配的首要任務(wù)。 圖像的特征分為低層物理特征和高層語意特征兩大類，前者主要是依據(jù)圖像的視覺特征，例如顏色、形狀、紋理、輪廓以及空間關(guān)系等。后者主要是 對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別和解釋，往往要借助人類的知識(shí)推理 ，如對(duì)圖像的個(gè)人感受等。高層特征大多是通過人工注釋的方法來實(shí)現(xiàn)，即基于文本的檢索的傳統(tǒng)方法，此方法不易實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化且主觀色 彩太強(qiáng)，不利于標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)現(xiàn)。相比之下，低層次的特征更加容易提取，能夠更客觀地反映出兩幅圖像之間的異同之處。 于內(nèi)容的查詢方法和基于文本的查詢方法相比 前者的擁有的優(yōu)勢(shì)如下： (l)將圖像中提取出來的顏色、形狀、紋理等真實(shí)特征作為檢索的依據(jù)，而不是根據(jù)的 圖片的名稱、文字信息和索引關(guān)系 ； (2)采用近似查詢的方法對(duì)視覺特征進(jìn)行相似性度量。 (3)可使用 實(shí) 例查詢語言 y 創(chuàng)建示例表來編寫查詢。 即 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 3 給出示例圖像，從圖庫中查找與之相似的結(jié)果圖像來。 不需要計(jì)算機(jī)識(shí)別出具體的目標(biāo)是什么，計(jì)算機(jī)可以在完全不了解具體內(nèi)容的意義的情況下，而找出若干幅類似的圖像來，另外，圖像檢索是模糊的相似性判斷，檢索結(jié)果應(yīng)盡可能包含圖像庫中的所有相關(guān)圖像，并且允許在結(jié)果中存在不相關(guān)的圖像。 2. 統(tǒng)的核心技術(shù)原理 核心是利用圖像的視覺特征對(duì)圖像進(jìn)行檢索。它是一種近似匹配技術(shù)，融合了計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、圖像理解和數(shù)據(jù)庫等多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)成果，其中的特征提取和索引的建立可由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成，避免了人工描述的主觀性。因此 ，基于內(nèi)容的圖像檢索是一個(gè)綜合的學(xué) 科領(lǐng)域，而實(shí)現(xiàn)一個(gè) 統(tǒng)也必須要考慮以下幾個(gè)關(guān)鍵的步驟： (1)確定研究的的圖像特征或幾種綜合特征。（需要考慮適當(dāng)?shù)念伾臻g）； (2)選擇有效的特征提取算法； (3)根據(jù)相似性度計(jì)算方法確定相似圖像結(jié)果； 基于顏色特征的檢索是圖像最底層、最直觀的統(tǒng)計(jì)圖像的一種全局物理特性，很多情況下，顏色是描述一幅圖像最簡單、最有效的特征，具有旋轉(zhuǎn)不變性、平移不變性和尺度不變性的特點(diǎn)，具有一定的穩(wěn)定性。 顏色的表示取決于色彩空間的選擇， 不同的場合采用的方式也是不同，在大多數(shù)彩色圖形顯示器使用紅、綠、藍(lán)三原色，但 所有的色彩空間中， 應(yīng)于畫家配色模型，具有與人觀察顏色方式相一致的特點(diǎn)，能較好反映人對(duì)色彩的感知和鑒別能力。 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 4 ① 色空間模型 此模型也稱為基色混合型顏色空間， 彩色圖像可以分解成紅 (R)、綠 (G)、藍(lán) (B)三個(gè)單色圖像，任何一種顏色都可以由這三種顏色混合構(gòu)成。 用基色光單位來表示光的量，則在 彩空間，任意色光 F 都可 以用 R、 G、 ][][][ ?? 其中： (r,g,b) 分別是一個(gè)顏色的紅、綠和藍(lán)坐標(biāo)，它們的值是在 0 到 1 之間的實(shí)數(shù)。 圖 2— 1 ①六角錐體模型 (模型的三維表示從 想從 可以看到立方體的六邊形 外形。六邊形邊界表示色彩，水平軸表示純度，明度沿垂直軸測量。 參數(shù)：色調(diào)（ H）， 用角度度量，取值范圍為 0°～ 360°； 飽和度（ S）， 取值范圍為 亮度（ V）， 取值范圍為 色 )～ 色 )。 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 5 圖 2— 2 ③ ????????????????,))(()(2)()(a r c c o s,))(()(2)()(a r c c o ),,m a x (),,m i n (),,m a x (? 255),,m a x ( 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 6 常用的顏色特征提取方法主要有顏色直方圖、累計(jì)直方圖、顏色矩。 （ 1)顏色直方圖 對(duì)于一幅數(shù)字圖像，統(tǒng)計(jì)每一種顏色在該圖像中出現(xiàn)的像素點(diǎn)數(shù)，以顏色為橫坐標(biāo)，以顏色出現(xiàn)的像素點(diǎn)數(shù)為縱坐標(biāo)： 顏色直方圖 }1][0,1][] , . . . . . .[],[{( 21 ???? kk 第 現(xiàn)的像素點(diǎn)頻數(shù) ][ 211010)),((1(01 2{][? ??????當(dāng)其他）其中 1N 和 2N 表示圖像中的寬和高。 (2)累計(jì)直方圖 如果圖像特征向量不能取到所有可能值，許多零值會(huì)出現(xiàn)在顏色直方圖中，從而影響直方圖 相交運(yùn)算，導(dǎo)致匹配結(jié)果不能合理地反映圖像間的顏色差別。 1, . . . . . ,)( 1 ????? (3)顏色矩 這種方法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在于圖像中任何的顏色分布可以用它的矩來表示，其實(shí)顏色的分部信息主要集中在低階矩中，因此，采用顏色的一階矩、二階矩和三階矩就足夠表示圖像的顏色分布。 313121211])(1[])(1[1????????????? 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 7 形狀特征符合人對(duì)圖像的認(rèn)識(shí)是駐要集中在某個(gè)目標(biāo)區(qū)域這個(gè)事實(shí)，具有 不受目標(biāo)顏色、紋理及背景變化影響等特點(diǎn)，主要是對(duì)位移、旋轉(zhuǎn)和尺度變換的不變性，以圖像的分割為前提，經(jīng)常要依靠人工或半人工的方法勾勒目標(biāo)形狀邊界，操作繁復(fù)。 對(duì)于形狀的描述有兩種方法，一是基于邊界，只利用形狀的外部邊緣。二是基于區(qū)域，利用形狀的全部區(qū)域。 本論文采用第二種，最常用的的是不變矩來描述形狀的區(qū)域特征： 不變矩是圖像的一種統(tǒng)計(jì)特征，她利用圖像灰度分布的各階矩來描述圖像灰度的分布特性。 (1)對(duì)于離散的數(shù)字圖像 f(x,y)的 p+ ? ?? ?????x ()()(),(00,(1001 ,(cc 作為 圖像區(qū)域中心 0001,0010?（ 2）當(dāng)圖像發(fā)生變化時(shí)，中心矩會(huì)改變，而中心矩具有平移不變性，但對(duì)旋轉(zhuǎn)比較敏感，就此提出歸一化中心矩，這樣圖像特征就具有了平移、旋轉(zhuǎn)以及比例的不變性。 ???00......)3,2,12( ????? （ 3）基于標(biāo)準(zhǔn)化的二階和三階中心矩提出了 7 個(gè)幾何矩的不變量，這些不變量滿足于圖像平移、伸縮 和旋轉(zhuǎn)不變， 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 8 ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ?? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ]3[3]3)[(334][]3[3]3)[(3334203212123003210321203212123012300321703211230112032121230022062032121230032103212032121230120312305203212123042032120330321120220202201???????????????????????????????????????????理特征 紋理是一種不依賴于顏色或亮度變化的視覺特征， 描述 了圖像像素鄰域灰度空間分布的規(guī)律 ，可以從微觀上區(qū)分圖像中不同的物體， 它是所有物體表面 固有的內(nèi)在特性，不同物體具有不同的紋理，如 花、草、 樹木 、云彩等 都有各自的紋理特征。 具有旋轉(zhuǎn)不變性，并且對(duì)于噪聲有較強(qiáng)的抵抗能力。 間關(guān)系特征 顏色、形狀和紋理等多種特征反映的都是圖像的整體特征，而無法體現(xiàn)圖像 中所 包含的對(duì)象或物體。空間關(guān)系是指圖像中分割出來的多個(gè)目標(biāo)之間互相的空間位置或相對(duì)方向關(guān)系，例如，連接 /領(lǐng)接、交疊 /重疊以及包含 /包容關(guān)系等。 因此，得到不同分塊目標(biāo)之間的空間位置對(duì)于圖像辨別也是比較重要的手段之一，就像藍(lán)色的天空和蔚藍(lán)的海洋的在顏色直方圖上是非常接近而難以辨別。但如果指明是“處于圖像上半部分的藍(lán)色區(qū)域”，就可以大概區(qū)分天空和海洋了。 首先，檢索的目的是發(fā)現(xiàn)和提取需要的圖像。為了判定各種檢索算法的優(yōu)劣，要求我們考慮所檢索出來的相似圖像的數(shù)量和排列次 序，下面兩個(gè)重要的參數(shù)作為性能指標(biāo)和計(jì)量準(zhǔn)則：查全率和準(zhǔn)確率。 查全率 =檢索出來的有關(guān)聯(lián)的結(jié)果 //圖像庫中所有關(guān)聯(lián)的結(jié)果 (1 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 9 查準(zhǔn)率 =檢索出來的有關(guān)聯(lián)的結(jié)果 /檢索出來的所有結(jié)果 (1綜上所述，查全率反映了檢索算法找到關(guān)聯(lián)結(jié)果的全面程度，它涉及到漏檢的問題 ;而查準(zhǔn)率則反映了算法每次檢索出來有效關(guān)聯(lián)結(jié)果的能力，它涉及到誤檢的問題。 顯而易見的，查全率和查準(zhǔn)率的計(jì)算都需要知道圖庫中真實(shí)的存儲(chǔ)內(nèi)容，所以這兩個(gè)參數(shù)可用于實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的研究，而對(duì)實(shí)際系統(tǒng)的評(píng)價(jià)則不適用。 當(dāng) 圖像特征提取出來后，形成了特征向量，圖像檢索的關(guān)鍵在于判斷檢索圖像同數(shù)據(jù)庫中圖像的相似度，即確定檢索庫圖像與數(shù)據(jù)庫圖像特征向量間的距離，目前在圖像檢索中常用到方法都是基于向量空間模型，就是把視覺特征視為向量空間中的某個(gè)點(diǎn)，計(jì)算兩點(diǎn)之間的距離來度量圖像特征間的相似度。 本文主要采用歐氏距離： 21||),( ????歐氏距離具有簡單、有清晰的物理意義，其計(jì)算復(fù)雜較小，具有空間旋轉(zhuǎn)不變性的特點(diǎn)。 3. 系統(tǒng)分析 本系統(tǒng)的最大的目標(biāo) 是為用戶提供高效率、快捷的服務(wù)，減少了人工處理的繁瑣與誤差，準(zhǔn)確快速地反映圖像檢索的結(jié)果，盡可能滿足人們檢索工作的需求，根據(jù)市場的需求具體的目標(biāo)包括： （ 1）對(duì)圖像的輸入和顯示處理 （ 2）對(duì)圖像進(jìn)行變動(dòng)處理 （ 3）不同模式下的特征提取實(shí)現(xiàn) （ 4）相似度計(jì)算的實(shí)現(xiàn) （ 5）觀察和分析結(jié)果 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 10 （ 6）退出程序 其中（ 3）和（ 4）能是圖形檢索系統(tǒng)的核心部分，它是一個(gè)可以用多種方法實(shí)現(xiàn)彩色圖像檢索的系統(tǒng)，其主要的檢索方法有： （ 1）基于顏色特征的查詢 （ 2）基于形狀特征的查詢 （ 3）基于顏色和形狀綜合特征的查詢 環(huán)境 從目前比較流行的數(shù)據(jù)庫開發(fā)、管理軟件來看，對(duì)于比較簡單的中小型數(shù)據(jù)庫， ++ 結(jié)合無疑是在實(shí)際應(yīng)用中較為成功的一種解決方案。前者為用戶提供了 作簡單的用戶界面 .；后者則可對(duì)數(shù)據(jù)庫實(shí)施操作、維護(hù)和權(quán)限識(shí)別功能，也可通過與語句的結(jié)合對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更為復(fù)雜的操作。對(duì)本系統(tǒng)而言，上述的結(jié)合方式是可行的。 （ 1）在顏色特征模式下，選擇顏色直方圖、累計(jì)直方圖、顏色矩其中一種進(jìn)行檢索 （ 2）在形狀特征模式下，采用不變矩方法進(jìn)行 檢索 （ 3）在顏色和形狀綜合特征模式下，選擇顏色和形狀各自所占百分比所得綜合特征進(jìn)行檢索 體結(jié)構(gòu)圖 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 11 圖 3— 1 圖像檢索系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu) 要流程圖 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 12 圖 3— 2 圖像檢索系統(tǒng)主要流程 本次圖像檢設(shè)計(jì)與研究利用 由圖像檢索系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)中可知，首先進(jìn)入的是系統(tǒng)設(shè)置 模塊，該模塊主要提供使用者輸入需要檢索的圖像、參與檢索的圖像和圖庫的路徑接口建立，建立兩 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 13 個(gè)全局變量 別作為需要檢索圖像和檢索庫的保存路徑，還需對(duì)檢索庫圖像進(jìn)行掃描設(shè)置。 重要的兩個(gè)標(biāo)志位以及五個(gè)常用全局變量： 1） 需要檢索的用戶圖像標(biāo)志位 ）檢索庫圖像標(biāo)志位 ）需要檢索的用戶圖像路徑和檢索庫路徑： ）檢索庫中所有圖像的路徑： 00] 5）檢索庫圖像計(jì)數(shù)器和臨時(shí)的檢索庫圖像計(jì)數(shù)器： 需要檢索用戶圖像模塊設(shè)置 通過點(diǎn)擊按鈕 進(jìn)入函數(shù) on 對(duì)輸入圖像進(jìn)行設(shè)置的。 { ) != //標(biāo)志位設(shè)置為 示待檢索圖像已設(shè)置 ; ; ; ;//對(duì)于選擇了多個(gè)文件的情況得到第一個(gè)文件位置 ( //顯示待檢索圖像 } 本模塊中調(diào)用了顯示待檢索用戶圖像函數(shù) ，函數(shù)的參數(shù)索庫掃描模塊設(shè)置 輸入用戶待檢索圖 像 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 14 點(diǎn)擊按鈕 進(jìn)入函數(shù) 實(shí)現(xiàn)該模塊設(shè)置： 本模塊主要向用戶提供設(shè)置檢索庫的接口的功能，通過掃描檢索庫得到庫中的圖像個(gè)數(shù)和每個(gè)圖像的保存的詳細(xì)路徑，為了方便其他模塊使用，將它們分別保存在 00]中。 { //打開通用對(duì)話框， ;//a of "請(qǐng)選擇一個(gè)圖像目錄 "; //數(shù)返回一個(gè) 構(gòu)的指針，包含了用戶選擇文件夾的信息 if(= ; //項(xiàng)目標(biāo)志符列表轉(zhuǎn)換為文檔系統(tǒng)路徑 == ; ，表示待檢索圖像已設(shè)置 您選擇的目錄為 :"+ //掃描檢索庫，得到圖像目錄下文件的路徑 ;; //去除前后多余 ; ;//計(jì)數(shù)器清零 //檢索庫中圖像個(gè)數(shù)放入 ，其路徑放入 00]中 該目錄下共有 %d 幅圖像 !", } 像檢索模塊 （系統(tǒng)核心部分） 主要涉及兩個(gè)核心技術(shù)：圖像特征提取技術(shù)、相似度計(jì)算技術(shù) 選擇檢索庫路徑 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 15 包括三種檢索模式：顏色特征提取模式、形狀特征提取模式、顏色和形狀綜合特征提取模式。 其中，顏色特征模式有三種方法：顏色直方圖、累計(jì)直方圖、顏色矩；基于形狀特征模式采用不變矩的方法；系統(tǒng)中 所有的特征的相似度計(jì)算均采用歐氏距離。 1）本模塊中兩個(gè)重要標(biāo)志位：如果標(biāo)志位值為 明此方法在當(dāng)前檢索庫、待檢索圖像下已經(jīng)使用過。 基于顏色特征模式檢索的狀態(tài)標(biāo)志位： 于形狀特征模式檢索的狀態(tài)標(biāo)志位： )主要的全局變量如下： [1] 圖像特征提取模式 為 1、 2、 3分別對(duì)應(yīng)三種檢索模式 [2] 顏色特征模式 為 1、 2、 3 分別表示采用顏色直方圖、累計(jì)值直方圖、顏色矩 000][1000] ：當(dāng)前分析圖像的像素 ] ：待檢索圖像的形狀特征 ]：當(dāng)前分析圖像的形狀特征 ][12]：待檢索圖像的顏色特征 ][12]：當(dāng)前分析圖像的顏色特征 于顏色特征顏色直方圖模式下的檢索信息 于顏色特征累計(jì)直方圖模式下的檢索信息 于顏色特征顏色矩模式下的檢索信息 時(shí)的基于顏色特征模式下的檢索信息 于形狀特征模式下的檢索信息 時(shí)的基于形狀特征模式下的檢索信息 于顏色和形狀綜合特征模式下的檢索信息 索引導(dǎo)模塊 點(diǎn)擊按鈕 進(jìn)入函數(shù) ， 首 先檢查是否設(shè)置了待檢索圖像和檢索庫路徑，其次設(shè)置待檢索圖像及其檢索庫路徑，再根據(jù)所選擇的的具體模式，先調(diào)用特征提取函數(shù)，得到待檢索圖像開始檢索 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 16 的特征，然后調(diào)用所提取特征的相似度計(jì)算函數(shù)。 征提取模塊 （包括 4個(gè)特征函數(shù)） 每個(gè)函數(shù)都含有兩個(gè)傳遞參數(shù)： 像路徑 、 時(shí)，說明計(jì)算的是待檢索圖像，并且，將提取出來的顏色特征值、形狀特征值分別保存在 ][12]、 ]中，當(dāng) 時(shí)，說明計(jì)算的是檢索庫中的圖像，并且，將提取出來的顏色特征值、形狀特征值分別保存在 ][12]、 ] 中 ][12]、 ]中。 由于所有顏色特征均是在 此，首先要將 用函數(shù)： &h,&s,&v); r,g,b,h,s,v) { *h=(2.0*((()); if(b>g) *h=2*h; *s=(r,g,b)r,g,b))/(r,g,b); *v=r,g,b)/} a,b,c)//尋找最大 a,b,c)//尋找最小 （ 1） 顏色直方圖提取函數(shù) 計(jì)算顏色直方圖： 圖像的路徑， 模式狀態(tài)位，為 1 時(shí)，表示計(jì)算的是待檢索圖像，為 2時(shí)，表示計(jì)算的是檢索庫中的圖像 (2)累計(jì)直 方圖提取函數(shù) 計(jì)算累計(jì)直方圖： 圖像的路徑， ，表示計(jì)算的是待檢索圖像 ;,表示計(jì)算的是檢索庫中的圖像 ; 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 17 (3)顏色矩提取函數(shù) 計(jì)算顏色矩 :圖像的路徑， 1時(shí)，表示計(jì)算的是待檢索圖像 ;為 2時(shí)，表示計(jì)算的是檢索庫中的圖像 ; (4)形狀不變矩提取函數(shù) 本系統(tǒng)基于圖像的區(qū)域分割，函數(shù)采用基于 基本原理：通過設(shè)定不同的特征閾值 K，將圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行分類，其中，大于，小于 ，使圖像成為二值圖像，主要是利用 值，再對(duì)圖像進(jìn)行分割。 最小灰度值遍歷閾值 K，使得 值，找到了最佳分割 閾值： 21010211200)()(???????????? 最佳 景：平均灰度值為0u，像素所占比例0?； 背景：平均灰度值為 1u ，像素所占比例 1? ；總平均灰度值為 u 。 似度計(jì)算模塊 本模塊有兩個(gè)相似度計(jì)算函數(shù)： 基于顏色特征的相似度計(jì)算函數(shù)： 基于形狀特征的相似度計(jì)算函數(shù)： 它們是逐一對(duì)檢索庫里的圖像進(jìn)行處理的，詳細(xì)步驟如下 ; 1） 提取分析圖像的特征向量 2） 計(jì)算圖像特征向量與待檢索 圖像的相似度 3） 保存圖像檢索信息 4） 在控件中顯示當(dāng)前正在分析的圖像 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 18 根據(jù)當(dāng)前模式下的檢索，將相似度計(jì)算結(jié)果保存在相應(yīng)的 文件中，在用戶圖像和檢索庫不變的情況下，若需要再次調(diào)用同樣的檢索模式，就不再重復(fù)計(jì)算了，可以直接從之前保存好的 文件中讀出，因此，需要建立一個(gè)標(biāo)志來說明當(dāng)前檢索是否已經(jīng)用過當(dāng)前檢索模式，在 中全局變量 果不一致，將使標(biāo)志位 或者 ，說明當(dāng)前檢索未使用過當(dāng)前檢索模式。 果處理和顯示模塊 系統(tǒng)經(jīng)過上述模塊之后，得到了相關(guān)檢索信息的 調(diào)用函數(shù) 進(jìn)行結(jié)果處理及顯示，其中，基于顏色和形狀這兩種模式下的檢索結(jié)果只要進(jìn)行相似度排序，得到前十個(gè)的結(jié)果，第三種基于顏色形狀綜合的模式檢索的結(jié)果處理，需要根據(jù)兩種特征設(shè)定的權(quán)值計(jì)算出結(jié)果，再對(duì)綜合相似度排序處理。 ①序正常運(yùn)行后屏幕顯示的初始界面效果 ②用戶輸入圖像進(jìn)行檢索 ③基于模式一顏色特征→（顏色直方圖）的檢索結(jié)果 ④基于模式顏色特征→（累計(jì)直方圖）的檢索結(jié)果 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 19 ⑤基于模式一顏色特征→（顏色矩）的檢索結(jié)果 ⑥基于模式一形狀特征→（不變矩）的檢索結(jié)果 ⑦基于模式一顏色 +形狀綜合特征 [50%/50%]的檢索結(jié)果 ⑦基于模式一顏色 +形狀綜合特征 [30%/70%]的檢索結(jié)果 參考文獻(xiàn) [1]劉海波 ++數(shù)字圖像處理典型案例詳解 機(jī)械工業(yè)出版社 , 2]北京 :清華大學(xué)出版社 ,2005 [3]63中部軟件孵化器 從入門到精髓 民郵電出版社 ,5]63中部軟件孵化器 ++ 北京 :人民郵電出版社 ,[6]++ 項(xiàng)目開發(fā)案例全程實(shí)錄 華大學(xué)出版社， 7]. 閆樂林 蔡平勝 [期刊論文 ] 009（ 12) [8]宋進(jìn) [期刊論文 ] 012(8) 圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究 20 [9]基于文本的與基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)比較研究 .[期刊論文 ] 012(1) [10]像檢索 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)#