基于颜色和纹理特征的图像检索

【作者】 闫薇；

【导师】 张长利；

【作者基本信息】 东北农业大学 ， 农业电气化与自动化， 2002， 硕士

【摘要】 基于内容的图像检索(CBIR,Content-based Image Retrieval)是指直接采用图像内容进行图像信息查询的检索。基于内容的图像检索技术是当前多媒体检索研究的热点之一。基于内容的图像检索方法，其主要思想是根据图像所包含的色彩、纹理、形状以及对象的空间关系等低层图像特征来分析图像信息，建立图像的特征矢量作为其索引，检索方法目前主要是根据图像的多维特征进行相似查询。 本文主要研究基于BMP图像颜色特征和纹理特征的检索。提出了一种融合颜色和纹理特征的综合图像检索方法。我们在HSL色彩空间提取出能够良好再现原图像主色调的N种颜色，作为图像的颜色特征，利用灰度共生矩阵方法计算图像的四个特征值作为图像的纹理特征。基于图像的上述特征矢量，采用线性加权方式综合颜色特征和纹理特征，实现对图像库中相似图像的检索。 首先，从光学、视觉心理学、数字图像处理等多种角度对各种颜色模型进行了讨论，分析它们的模型定义、特点以及适用范围。在此基础上，选取能够良好再现人类视觉色彩特征的变形的HSL颜色模型，在此颜色空间内，通过适当的聚类分析算法，在兼顾颜色分辨率和颜色特征维数的条件下，提取原始图像的主色作为颜色特征矢量。利用Visual Basic语言实现了基于颜色特征的图像检索。 其次，考虑到单纯颜色特征对图像语义信息表示能力的不足，引入了对图像的纹理属性进行分析，讨论纹理特征提取的各种算法，确定提取图像的纹理特征矢量算法。利用Visual Basic语言实现基于纹理特征的图像检索。 最后，综合利用颜色特征和纹理特征进行检索。在检索中，颜色和纹理特征的权重不同，我们采用线性加权方式综合颜色特征相似距离和纹理特征相似距离，对图像进行综合检索。利用Visual Basic语言实现基于颜色和纹理特征的图像检索。 此外，本文对BMP格式的图像文件进行了分析，实现了对BMP图像文件的存取；还研究了同时考虑颜色特征和纹理特征的综合特征匹配检索算法、检索系统的一般体系结构、和加快检索速度的各种方法。 本文提出的综合利用颜色特征和纹理特征的图像检索方法，是一种既考虑图像的颜色特征又兼顾图像的纹理特征的检索方法。在大量的检索实验中，取得了较好的实验结果。对基于内容图像检索领域具有积极意义。更多还原

【Abstract】 Content-based Image Rrtrieval(CBIR) is a kind of retrieval,which derictly use content of an image for information search, it is one of most active researches in multimedia retrieval field.In order to analysis the informations included in an image,the CBIR system always ultilize the color,texture,shape and other low level image features.to establish the feature vectors as retrieval index.In present time,the main CBIR method is similiarity search based on multi-dimension feature vector of image.In this paper,we maimly reseach a retrieval method based on both color feature and texture feature of BMP image.In the deformed HSL color space , we extract a number of colors that can representate the original image exactly.Then the texture features are introduced.Using above two features vectors, the CBIR method try to search similar images in image database.First of all ,we discuss the model definition,characteristic and suitable range of several color models from optics,visual psychology and digital image processing.Then a deformed HSL color model conformed to color cluster feature of human’s vision is established.In the space, a suitable cluster algorithm is used to extract main colors, then the original image is converted to main image.Secondly,because the avility of expressing image semantic informations with the color feature is too limited, so a texture feature is presented, we discuss the mothed of extracting texture of image.Finally, in this paper , we using a kind of comprehensive image retrieval which fuses color and texture features by linear weights,and discuss the method which the weights are determined. We have completed program design by Visual Basic.Except above contents,BMP image analize, the match algorithm of both color and texture comprehensive feature,the common frame of CBIR system and the methods for fast retrieval are discussed in this paper.The CBIR method in this paper use not only color feature but also texture feature. The experiment gives good results.更多还原