基于颜色特征的图像检索方法研究

摘要

近年来，随着互联网的高速发展，网上的多媒体信息也急剧增加，这些多媒体信息以图像为主。面对浩瀚的信息海洋，人们迫切希望能够快速高效地获取所需要的多媒体信息。有效地组织、管理和检索大规模的图像数据成为迫切需要解决的问题。
　　基于内容的图像数据库检索技术是当今的一个研究热点，国内外的许多研究机构都在从事这一课题的研究，并取得了一定的研究成果。本文在广泛查阅国内外有关基于内容的图像检索技术CBIR(Content Based Image Retrieval)资料的基础上，对图像检索技术和图像相似性匹配算法进行了分析和研究。
　　在基于内容的图像检索中，颜色作为图像的一种重要视觉特征，已得到广泛应用。本文对利用颜色特征进行图像检索的三个关键问题：颜色的表示、颜色特征的提取和基于颜色的相似性度量进行了讨论。
　　针对基于颜色的静态图像检索，本文设计了一个多媒体图像数据库，选用基于直方图的算法，采用符合人类视觉特征的HSV颜色空间来表示图像的颜色特征，利用人对颜色的感知来对颜色分量进行非等间隔的量化并形成特征矢量，用相似性度量函数进行图像的相似性匹配。
　　利用VB程序设计语言和Access关系型数据库系统实现了在Windows2000环境下基于颜色直方图算法的图像检索系统。用户可以通过示例方式来表示查询的要求。
　　本文的研究和实践对于促进基于内容的图像数据库检索技术的应用具有一定的参考价值和实践意义。

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 基于内容的图像检索综述

1.1 引言

1.2 图像检索技术的发展

1.2.1 基于文本的图像检索

1.2.2 基于内容的图像检索

1.3 基于内容的图像检索

1.4 基于内容图像检索技术研究的现状和发展方向

1.4.1 基于内容图像检索技术研究的现状

1.4.2 图像检索技术研究的热点问题

1.5 本文的主要研究内容及结构安排

1.6 本章小结

第二章 BMP图像文件的格式及读取

2.1 BMP图像文件

2.2 BMP图像文件格式

2.2.1 BMP图像文件的文件头定义

2.2.2 位图数据

2.3 本章小结

第三章 特征提取与检索技术

3.1 颜色模型的选择

3.1.1 RGB模型

3.1.2 HSV模型

3.1.3 CMY模型

3.1.4 L*a*b模型

3.1.5 颜色模型的选择

3.2 RGB模型转换为 HSV模型

3.3 HSV模型的量化

3.4 颜色直方图

3.4.1 全局直方图

3.4.2 局部直方图

3.4.3 累加直方图

3.5 分块颜色特征

3.6 图像检索中的颜色匹配算法

3.6.1 对于直方图特征向量

3.6.2 对于分块颜色特征向量

3.7 本章小结

第四章 系统设计与实现

4.1 开发环境的选择

4.2 系统结构

4.3 图像获取

4.4 特征提取

4.5 图像特征数据库

4.6 图像检索

4.7 输出检索结果

4.8 实验结果

4.9 实验结果分析

4.10 本章小结

第五章 全文总结与展望

5.1 全文总结

5.2 CBIR技术展望

5.3 今后工作方向

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文及科研成果

学位论文评阅及答辩情况表