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基于内容的图像颜色、纹理等特征的提取方法

时间:2017-10-3 10:09:32 点击:

  核心提示:基于内容的图像颜色、纹理等特征的提取方法...

如何从海量图像数据中检索到所需的图像信息就成了急待解决的重要问题。传统的信息检索是基于数值/字符的,并不能客观反映图像内容的多样性,其数据模型、系统结构、查询方式及用户接口等也不具备有效管理和检索图像数据的能力。因此,研究基于内容的图像检索方法和技术具有重要的理论与现实意义。其中基于内容的图像颜色和纹理特征的提取是其中最为重要的技术。

本文讨论了基于内容的图像特征提取方法,设计了基于内容的图像特征提取系统。首先,对利用颜色特征进行图像检索的关键问题:颜色特征的提取方法进行了讨论。选用了符合人类视觉特性的HSV颜色空间,并且利用人对颜色的感知、对HSV空间颜色分量进行非等间隔量化并形成特征矢量,作为图像的颜色特征,并进行了HSV直方图特征提取的MATLAB仿真。然后本文再对图像纹理特征的分析,确定了基于共生矩阵和Gabor滤波器的提取纹理特征的算法,并对共生矩阵进行了MATLAB仿真。从而得到了基于内容的颜色和纹理特征的提取的方法。

 3.1颜色特征简介

颜色是图像非常重要的视觉特征,是人识别图像的主要感知特征之一。相对于其它特征,颜色特征对于图像的平移、尺度、旋转变化不敏感,具有很强的鲁棒性,而且计算简单。基于这些优点,利用颜色特征进行图像检索因而受到重视,成为基于内容图像检索系统中应用最广泛的主要特征之一。如何准确充分的提取一幅图像的颜色信息,并以适当的方式表示,将直接影响整个图像检索系统的效率和精度。

利用颜色特征进行图像检索的关键之一是颜色特征的提取。图像的颜色特征可以是各种颜色的比例分布以及颜色空间的分布等。本章首先介绍了常用的颜色信息提取和表示方法,其中颜色直方图的方法是目前效果最好、应用最广的方法,HSV颜色模型是一种比RGB颜色模型视觉均匀的模型。本文采用了基于HSV颜色空间的颜色直方图的方法提取图像的颜色特征。分别获得图像的色调、亮度以及饱和度信息,通过加权的方法对图像中的色调、亮度和饱和度进行综合,使得提取的特征更接近人对颜色的视觉感知特性,同时算法对图像的不同分量根据人类的视觉对颜色感知的经验值进行非等间隔量化,有效的压缩了特征矢量的维数,减小了图像特征数据库的大小,提高图像的检索查寻速度。在此基础上针对含有目标的图像,提出了改进的颜色直方图的算法,即加权颜色直方图方法。最后对基于这两种颜色特征值进行图像检索的实验结果进行了比较分析。

在基于内容的图像检索中,颜色是图像非常重要的视觉特征。相对于几何特征而言,颜色具有一定的稳定性,其对大小、方向都不敏感。因而利用颜色特征进行图像检索技术受到重视,并最早得到应用。一般采用直方图来描述图像的颜色特征。计算每幅图像的颜色直方图,即每一种颜色在图像像素点中的比例,作为图像的特征矢量加以保存。

1991年,ML SwainDH Ballard发表了颜色索引一文,使用颜色直方图求交进行图像颜色相似性计算,迈出了基于内容检索的第一步。颜色的检索一般应用于色彩较为丰富的自然图景的图像检索中。

3.2 基于颜色的特征表达

图像的颜色己经是人们注意的记忆图像的主要特征之一。颜色不像其它信息那样揭示物体本质特性,但是颜色作为图像的特征有其特殊的特点,使得在某些场合下利用颜色进行图像检索有着很高的效率和准确性。在大自然中,颜色经常标志了不同的物种。

在人们的生活中,颜色也常常用来作为警示等标志。颜色作为物体的属性之一用于图像检索系统,具有以下特点:

·数据量小。在这个世界上出现的颜色中,只需要采用两百多种离散的颜色,就可以区分大量的物体。

·颜色特征与图像位移、尺寸和图像中的对象的位置无关,具有位移不变性、旋转不变性和尺寸不变性。

·颜色特征受物体完整性的影响较小。当物体部分的遮挡时,相对于颜色直方图而言,颜色直方图受到的影响不是很大。

·颜色直方图受图像的分辨率的影响较小。

·噪声对检索效果有一定的影响,但通过某种算法很容易减小噪音对匹配工作的影响。

3.3 颜色空间

如何用数值表示纷繁复杂的颜色,人们已经进行了许多研究。研究表明,人眼对颜色的感知是三维的,找到符合人眼视觉特征的颜色模型是利用颜色特征进行图像检索的关键。图像的颜色特征不仅取决于图像本身,而且还与观察者的视觉系统和观察经验有关。因此为了准确提取表征原始图像颜色信息,提取算法必须在符合人类视觉系统的生理特征和人类观察经验的视觉感知特征的颜色空间内进行。对彩色图像颜色特征提取的研究,必须在特定的颜色空间中进行。实际应用中常用到的颜色空间很多,比如L*a*b*颜色空间、RGB空间、HSV空间、Munsell空间、YUV空间等等。

3.3.1 RGB颜色空间

面向硬设备的最常用颜色模型是RGB模型,它是一种与人的视觉系统结构密切相连的模型。根据人眼结构,所有颜色都可看作是3个基本颜色-R,绿G和蓝B的不同组合。为了建立标准,国际照度委员会(CIE)早在1931年就规定红、绿、蓝这3种基本色的波长分别为700nm546.lnm435.8nm。由于光源的光谱是连续渐变的,所以并没有一种颜色可准确地叫做红、绿、蓝。因而需要注意,定义3种基本波长并不表明仅由3个固定的RGB分量就可组成所有颜色。

RGB模型可以建立在笛卡儿坐标系统里,其中3个轴分别为RGB,见图3-1所示。RGB模型的空间是个正方体,原点对应黑色,离原点最远的顶点对应白色。在这个模型中,从黑到白灰度值分布在从原点到最远顶点间的连线上,而立方体内其余各点对应不同的颜色,可用从原点到该点的向量表示。一般为方便起见,总将立方体归一化为单位立方体,这样所有的RGB的值都在区间[0,1]之中。

作者:基于内容的图像颜色、纹理等特征的提取方法 来源:基于内容的图像颜色、纹理等特征的提取方法
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