[發明專利]一種基于矢量量化的全局和局部顏色圖像檢索方法

有效

• 申請號: 201310420161.1
• 申請日: 2013-09-16
• 公開（公告）號: CN103440348B
• 公開（公告）日: 2016-11-02
• 發明（設計）人: 陳善學;于佳佳;李俊;韓勇;馮銀波
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06T7/40
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅

技術領域

本發明屬于基于內容的圖像檢索領域，具體涉及一種基于矢量量化的全局和局部感興趣區域相結合的顏色檢索方法。

背景技術

隨著計算機技術、多媒體技術和網絡技術的發展，大量圖像數據通過互聯網廣泛傳播。然而，因缺乏有效的圖像檢索方法，使得對于龐大的圖像數據庫的利用一直處于極低的效率。對于圖像數據的檢索方法通常有三種:自由瀏覽、基于文本的圖像檢索（Text?Based?Image?Retrieval，TBIR）和基于內容的圖像檢索（Content?Based?Image?Retrieval，CBIR）。自由瀏覽只適用于偶然情況，對于經常使用特殊多媒體信息的專業客戶是不合適的。基于文本的圖像檢索存在兩方面的問題：一是需要花費大量的時間去對每一幅圖像數據進行手工文字注解和分類以備建庫；二是這種注解往往對于個性化的人類主觀視覺內容的表達是無法精確化的。在基于內容的圖像檢索系統中，圖像是通過對于自身的視覺內容取代關鍵字注解獲得特征信息的，例如顏色、紋理和形狀信息。它們更接近人類的視覺系統。目前圖像檢索技術普遍應用基于顏色的底層特征，基于形態學圖像處理，基于矢量量化等技術。

顏色是彩色圖像最底層、最直觀的物理特征，通常對噪聲、圖像質量的退化、尺寸、分辨率和方向等的變化具有很強的魯棒性，是絕大多數基于內容的圖像檢索多媒體數據庫中使用的特征之一。常用的顏色特征主要包括顏色直方圖、顏色一致性矢量、顏色相關圖和顏色矩陣等。其中，利用顏色直方圖檢索是最基本的方法，但是缺乏對顏色空間信息的描述；顏色相關圖強調同一顏色在圖像中的空間距離相關性；顏色矩陣主要是采用圖像中各顏色的均值和方差做比較，處理簡單，可以用它作為圖像檢索的初檢，為下一步的檢索縮小搜索范圍。圖1為一種基于全局顏色的圖像檢索方法流程圖。

數學形態學是一門以集合代數為基礎的，研究數字影像形態結構與快速并行處理的一門新興學科。形態學圖像處理的基本思想是利用一個稱作結構元素的“探針”收集圖像的信息。當探針在圖像中不斷移動的時候，便可以考慮圖像各個部分間的相互關系，從而了解圖像的結構特征。結構元素是形態學處理中最重要、最基本的概念，它在形態變換中的作用相當于信號處理中的“濾波窗口”。對于同一幅圖像，結構元素不同，則處理的結果也不同。二值圖像形態學應用中，結構元素的選取原則往往具有旋轉不變性，或者至少鏡像不變性，也就是說，結構元素的原點在其幾何中心處，并且其他像素關于該原點呈對稱狀。常用到的結構元素有水平單列、垂直單列、十字型、圓盤、菱形及方形等。隨著數學形態學理論的不斷完善，數學形態學在圖像分割中應用越來越廣泛。

近年來，基于矢量量化的圖像檢索方法成為許多學者研究的熱門領域。矢量量化中一般是對圖像像素塊進行量化，通過傳輸或匹配碼字的索引實現圖像的傳輸和匹配。量化的過程可以看成是一個從k維空間R^k到其中一個有限子集Y的映射，Q:R^k→Y={Y₁,Y₂,…,Y_N}。其基本原理是把k維空間R^k無遺漏的劃分為N個互不相交的子空間（胞腔）R₁,R₂,…,R_N。在每一個子空間R_i中找出一個代表矢量Y_i={y_i1,y_i2,…,y_ik}，記為矢量集Y={Y₁,Y₂,…,Y_N}，Y稱為碼書或碼本，Y_i稱為碼字或碼矢，N為碼書尺寸。矢量量化過程就是對一輸入矢量X={x₁,x₂,…,x_k}，在Y中找出一個與X最相近的Y_i代替X，即Y_i是X的量化值。

在給定待檢索圖像的情況下，如何快速、準確地從圖像庫中找到用戶想要的圖像是各類圖像檢索技術研究解決的問題，改善圖像檢索系統的性能已成為目前一個相當重要的研究課題。但現有技術的檢索方法顏色空間量化不精確，顏色的空間分布描述不足及局部重要信息不突出，難以獲得準確檢索的信息。

發明內容

本發明針對現有的顏色圖像檢索方法中顏色空間量化不精確，顏色的空間分布描述不足及局部重要信息不突出的問題，提出顏色圖像檢索方法。