專利名稱：基于局部視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法
基于局部視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明所述的基于局部視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法，屬于多媒體技術(shù)的圖像 檢索技術(shù)，具體涉及一種能夠符合人眼視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法。
背景技術(shù)：
目前隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用，數(shù)字圖像的來源正在不斷擴(kuò)大， 圖像數(shù)據(jù)的種類和數(shù)量也在與日俱增。無論是軍用還是民用設(shè)備，每天都會(huì)產(chǎn)生相當(dāng)數(shù) 量的數(shù)字圖像，這些數(shù)字圖像包含了大量有用信息。如何從浩瀚的圖像數(shù)據(jù)庫中快速、 準(zhǔn)確地找到用戶所需內(nèi)容，如何有效地組織、管理和檢索海量的多媒體信息已成為迫切 需要解決的問題。圖像檢索技術(shù)就是其中的核心技術(shù)之一。
基于文本的圖像檢索技術(shù)(TBIR)沿用了傳統(tǒng)文本檢索技術(shù)，它不考慮圖像本 身固有的顏色、紋理、形狀等內(nèi)容特征，而是使用關(guān)鍵字來描述圖像。檢索的時(shí)候一般 以輸入關(guān)鍵字的形式檢索相關(guān)圖像。這種技術(shù)存在以下幾方面缺陷首先因?yàn)楝F(xiàn)在圖 像數(shù)據(jù)庫規(guī)模的不斷膨脹，對數(shù)據(jù)庫中每一副圖像進(jìn)行人工標(biāo)注需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和 人力。其次，圖像內(nèi)容千差萬別，使用關(guān)鍵字難以準(zhǔn)確描述圖像的內(nèi)涵，而且在人工選 取關(guān)鍵字的過程中會(huì)包含強(qiáng)烈的主觀性，可能造成圖像理解上的偏差，直接影響圖像的 檢索效果。為了克服基于文本的圖像檢索技術(shù)帶來的困難，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù) (CBIR)應(yīng)運(yùn)而生。它克服了傳統(tǒng)的基于文本的檢索技術(shù)的缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化和智能化 的特征提取和圖像檢索，有效提高了檢索的速度和效率。與傳統(tǒng)的基于文本的檢索技術(shù) 相比，基于內(nèi)容的圖像檢索減少了人們的工作量，具有更好的客觀性和通用性等優(yōu)點(diǎn)， 更適用于大規(guī)模的圖像庫的檢索。CBIR技術(shù)受到了越來越多的重視，并得到迅速發(fā)展， 它具有廣闊的應(yīng)用前景，已廣泛應(yīng)用在遙感、醫(yī)學(xué)、地理信息系統(tǒng)、商標(biāo)版權(quán)管理等領(lǐng) 域，成為了現(xiàn)在圖像檢索技術(shù)研究的重心。其中，顏色直方圖更是以其特征提取與相似 度計(jì)算簡單、對圖像尺度與旋轉(zhuǎn)變化不敏感等優(yōu)點(diǎn)，成為圖像檢索系統(tǒng)應(yīng)用最為廣泛的 顏色特征。然而，理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，傳統(tǒng)顏色直方圖檢索技術(shù)普遍存在丟失顏 色空間分布信息、特征維數(shù)過高、無法有效檢索含噪聲圖像等問題。針對上述現(xiàn)有技術(shù) 中所存在的問題，研究設(shè)計(jì)一種新型的基于局部視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法，從而克 服現(xiàn)有技術(shù)中所存在的問題是十分必要的。發(fā)明內(nèi)容
鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)中所存在的問題，本發(fā)明的目的是研究設(shè)計(jì)一種新型的基于 局部視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法，從而解決因?yàn)閳D像數(shù)據(jù)庫規(guī)模不斷膨脹，對數(shù)據(jù)庫 中每一副圖像進(jìn)行人工標(biāo)注需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力；而且，圖像內(nèi)容千差萬別，使 用關(guān)鍵字難以準(zhǔn)確描述圖像的內(nèi)涵，在人工選取關(guān)鍵字的過程中會(huì)包含強(qiáng)烈的主觀性， 可能造成圖像理解上的偏差，直接影響圖像的檢索效果等問題。在進(jìn)行特征描述時(shí)，不 再以整幅圖像為基礎(chǔ)，而是僅刻畫視覺關(guān)注點(diǎn)的特征，減少了非關(guān)注區(qū)域在檢索時(shí)的影響，以及傳統(tǒng)顏色直方圖檢索技術(shù)普遍存在丟失顏色空間分布信息、特征維數(shù)過高、無 法有效檢索含噪聲圖像等問題，有效的提高了檢索的準(zhǔn)確性。
本發(fā)明所述的基于局部視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法，第一步要用特征提取方 法構(gòu)建圖像的特征庫，第二步對于任意打開的圖像進(jìn)行特征提取，第三步和特征庫中的 特征進(jìn)行比對，第四步輸出相似性最近的圖像從而完成檢索工作；所述的要用特征提取 方法構(gòu)建圖像的特征庫中的特征提取方法具體包括圖像的重要位平面提取、感興趣點(diǎn) 提取、以及模糊顏色直方圖計(jì)算。
本發(fā)明所述的圖像的重要位平面提取方法如下
設(shè)M位真彩色圖像為I = {I(i，j)，0<i < Μ, 0<j < N}, I(i，j)代表原始彩色圖像的第i行、第j列像素的顏色值，則真彩色圖像I的位平面分解可定義為
權(quán)利要求
1.一種基于局部視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法，第一步要用特征提取方法構(gòu)建圖像 的特征庫，第二步對于任意打開的圖像進(jìn)行特征提取，第三步和特征庫中的特征進(jìn)行比 對，第四步輸出相似性最近的圖像從而完成檢索工作；其特征在于所述的要用特征提取 方法構(gòu)建圖像的特征庫中的特征提取方法具體包括圖像的重要位平面提取、感興趣點(diǎn) 提取、以及模糊顏色直方圖計(jì)算。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于局部視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法，其特征在于所述的 圖像的重要位平面提取方法如下設(shè)24位真彩色圖像為I= {I(i，j)，0<i < Μ, 0<j <Ν}, I(i，j)代表原始彩色圖像 的第i行、第j列像素的顏色值，則真彩色圖像I的位平面分解可定義為 其中，ρ = 3，4…，7表示位平面(ρ = 3代表位平面3，ρ = 4代表位平面4，依此 類推)；t=l，2，3表示R，G，B三個(gè)分量；Bp, t( ·)表示圖像的位平面分解操作； 經(jīng)過以上位平面分解處理，真彩色圖像I就被分解為Dp, t = {Dp, t(i，j), 0<i < Μ, 0<j < N} (ρ = 4, 5，…，8; t=l，2，3)共15個(gè)位平面，并且這些位平面都是二值的(0 或1)；考慮到真彩色圖像的每個(gè)像素都是由R，G，B三個(gè)分量復(fù)合而成的，所以對圖像進(jìn) 行位平面分解后，可將相同權(quán)值位平面對應(yīng)的R，G，B三個(gè)分量重新組合成新像素，以 形成新的位平面圖像，這樣由原來分解出的15個(gè)位平面最終轉(zhuǎn)換成5個(gè)位平面圖像(即 重要位平面圖像Dp(ρ = 3，4···，7)，然后將高5位平面重組成一幅新的圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于局部視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法，其特征在于所述的 感興趣點(diǎn)提取的方法，步驟如下首先，給定尺度空間句"^ΙΤΛ,^^Ο.7·^0 (η= 1，2... 15)和閾值Τ，禾U用多 尺度Harris算子計(jì)算出侯選的彩色圖像感興趣點(diǎn)(其中，δ0表示初始尺度)；L(x, y,5D) = ^[6· G{x, y,SD) * 7 + 2 ·) * Cb + 2-G(x,y,SD)* Cr]然后，對于每個(gè)候選彩色圖像感興趣點(diǎn)，采用迭代法搜索出最終的圖像感興趣點(diǎn)和 特征尺度，步驟如下(1)、設(shè)pk為候選彩色圖像感興趣點(diǎn)，檢驗(yàn)該點(diǎn)的LOG算子是否能在整個(gè)尺度 搜索范圍內(nèi)獲得局部極值，如果不能獲得極值，則舍棄該點(diǎn)；尺度搜索范圍限定為，其中 (2)、對于LOG算子能獲得極值的彩色圖像感興趣點(diǎn)pk，在該點(diǎn)的鄰域內(nèi)搜索特征強(qiáng) 度R最大的感興趣點(diǎn)pk+1，若pk+1存在則舍棄pk ；⑶、重復(fù)步驟⑴到⑵，直到斤+1) =^0或pk+1 =pk為止。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于局部視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法，其特征在于所述的模糊顏色直方圖技術(shù)是利用FCM算法進(jìn)行聚類，進(jìn)而求得模糊顏色直方圖，具體步驟如 下[1]FCM聚類算法具體步驟如下1)、輸入分類數(shù)目C，權(quán)重m和容忍系數(shù)τ；2)、初始聚類中心V1,其中l(wèi)<i<c；3)、輸入欲聚類的圖像數(shù)據(jù)X={Xl，x2,…，xn}； 4)、根據(jù)公式
全文摘要
本發(fā)明所述的基于局部視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法，具體涉及一種能夠符合人眼視覺關(guān)注的彩色圖像檢索方法。第一步要用特征提取方法構(gòu)建圖像的特征庫，第二步對于任意打開的圖像進(jìn)行特征提取，第三步和特征庫中的特征進(jìn)行比對，第四步輸出相似性最近的圖像從而完成檢索工作；所述的要用特征提取方法構(gòu)建圖像的特征庫中的特征提取方法具體包括圖像的重要位平面提取、感興趣點(diǎn)提取、以及模糊顏色直方圖計(jì)算。具體流程包括首先對原始圖像進(jìn)行位平面的提取，然后選取高5位平面合成后作為重要位平面圖像，此環(huán)節(jié)可減少噪聲的攻擊；其次對重要位平面圖像進(jìn)行感興趣點(diǎn)的提取；最后對提取出來的感興趣點(diǎn)進(jìn)行模糊顏色直方圖的計(jì)算。
文檔編號G06F17/30GK102024029SQ201010566220
公開日2011年4月20日 申請日期2010年11月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月30日
發(fā)明者楊芳宇, 王向陽 申請人:遼寧師范大學(xué)