基于颜色与空间特征的图像检索研究

【摘要】：在基于内容的图像检索中,颜色特征无一例外地作为重要的视觉内容,参与内容的匹配和检索。本文主要针对图像的颜色的表示、颜色特征提取和基于颜色特征的相似性度量进行了讨论。 首先本文围绕颜色空间(RGB、HSV),三种直方图匹配方法(相交法、欧氏距离法、加权距离法),以及四种颜色直方图(传统直方图方法、累加直方图方法和局部累加直方图的方法,HSV三维空间量化)进行讨论,通过实验比较其优劣。 其次,针对颜色直方图方法只考虑了颜色集合在图像上的分布,并没有考虑图像物体的形状、大小、位置,只考虑颜色在图像整体上的分布,并没有考虑颜色在图像局部上的分布,只考虑相同颜色之间的相似性,并没有考虑不同颜色之间的相似性等缺点,本文采取了两种改进方法:一、根据图像的颜色-空间二维直方图进行图像检索;二、提取图像主色,计算图像主色矩,利用图像的主色-主色矩特征进行图像检索。前者主要是考虑了图像颜色的空间分布的位移信息,而后者主要是考虑了图像颜色的空间分布的二阶统计信息。通过实验表明在考虑了颜色的空间分布信息后这两种方法要优于一般颜色直方图方法。 最后,本文综合以上两种方法进行图像检索,也就是说即考虑了颜色空间分布的位移信息又考虑了颜色空间分布的统计信息,提出了三种综合检索方法,实验表明可以取得较好的效果。