基于颜色和纹理特征的图像检索
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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。
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.
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。
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.
引文
1 Finn.R.Query By Image Content. IBM Research. 1996,3: 22-25
2 柳伟，曹莉华．基于内容的图像检索技术．计算机世界，1998(18)：3-5
3 李国辉等．几种典型的基于内容检索系统．计算机世界，1998(18)：6-7
4 许强，江早，赵宏．基于图像内容的智能防火墙系统研究与实现．计算机研究与发展．2000，37(4)：458-464
5 卢汉清等．基于内容的视频信号和图像库检索中的图像技术，自动化学报，2001(1)：56-57
6 Flicker M,Sawhney H S ,Niblack W,Ashley J et al. Query by image and video content:the QBIC system. IEEE Computer, 1995,28(9):23-32
7 Pentland,Picard R W, Sclaroff S.Photobook:Tools for content-based manipulation of image database. International journal of Computer Vision, 1996,18(3)
8 Swain M J ,Ballsrd D H. Color indexing. International Journal of Computer Vision, 1991,7(1):11-32
9 Jain. A.K,Vailaya. a. Image Retrieval Using Color and Shape .Pattern Recognition. 1996,29(8):1233-1244
10 Smith,J.R. Integrated Spatial and Feature Image System:Retrieval,Analysis and Compression. Columbia:Columbia Uniersity. 1997
11 徐旭，朱淼良等．一种用于CBIR系统的主色提取及表示方法．计算机辅助设计与图形学学报．1999年9月，第5期，第11卷，385-392
12 Haralick R M,Shanmugam K,Dinstein I. Texture features for image classification .IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics, 1973,3(6)
13 Tamura H,Mori S,Yamawaki T. Texture features corresponding to visual perception. IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics, 1978,8(6)
14 Striker M,Orengo M.Similarity of Color Images .Proceedings of SPIE Storage and Retrieval for Image and Video Database, 1995,2420:381-392
15 Alberto Del Bimbo,Pietro Pala Visual image retrieval by elastic marching of user sketches. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1997,19(2):121-132
16 崔屹等图像处理与分析：数学形态学方法及应用．科学出版社．2000年4月
17 袁昕，朱淼良．图像检索的主色矩方法．计算机辅助设计与图形学学报．2000，11：110-115
18 曹莉华，柳伟，李国辉．基于多种主色调的图像检索算法研究与实现．计算机研究与发展．1999年6(1)：96-100
19 樊玮虹等．一种用于图像检索的聚类方法．计算机工程．2000年6月第26卷：28-29
20 章毓晋．图像工程．清华大学出版社．2000年8月
21 李向阳，潘云鹤等．基于色彩的图像数据库检索方法的研究．计算机研究与发展．1999年第3期，359-363
22 吴翌，庄越挺，潘云鹤．结合语义的Web图像检索系统．模式识别与人工智能．2001，14(2)：157-159
23 刘忠伟，章毓晋．利用局部累加直方图进行彩色图像检索．中国图像图形学报．1998，3(7)：533-537
24 Aditya Vailaya, A.T. Figueiredo. Image Classification for Content-Based Indexing. Research Paper of MS research China 2000:273-285
25 凌玲．基于颜色的图像检索技术．计算机工程1999年第25卷第8期
26 韩炜，吴炜．一个基于颜色分布特征的实用图像检索系统．计算机工程与应用2000年7月，51-57
27 Mehrotra R,Gary J.Similar Shapes Retrieval in Shape Data Management. IEEE. Conputer. 1995,28(9): 57-62
28 Haralick R M,Shanmugam K,Dinstein I. Texture features for image classification .IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics, 1973,3(6)
29 刘忠伟，章毓晋．综合利用颜色和纹理特征的图像检索．通信学报．1999年第20卷第5期：36-40
30 Tamura H,Mori S,Yamawaki T. Texture features corresponding to visual perception. IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics, 1978,8(6)
31 吴翌，庄越挺，潘云鹤．结合语义的Web图像检索系统．模式识别与人工智能．2001，14(2)：157-159
32 樊昀，王润生．面向内容图像检索的彩色图像分割．计算机研究与发展．2002年3月，377-378
33 龚声蓉，熊璋等．支持基于内容检索的图像数据库超关系数据模型．计算机工程与应用．2000年3月，33-37
34 李兰友，万振凯等．Visual Basic 6.0图像处理开发与实例．电子工业出版社．152-155
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29 刘忠伟，章毓晋．综合利用颜色和纹理特征的图像检索．通信学报．1999年第20卷第5期：36-40
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32 樊昀，王润生．面向内容图像检索的彩色图像分割．计算机研究与发展．2002年3月，377-378
33 龚声蓉，熊璋等．支持基于内容检索的图像数据库超关系数据模型．计算机工程与应用．2000年3月，33-37
34 李兰友，万振凯等．Visual Basic 6.0图像处理开发与实例．电子工业出版社．152-155