一種圖像檢索方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及信息檢索技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種圖像檢索方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著信息技術(shù)的發(fā)展，圖像檢索的應(yīng)用領(lǐng)域越發(fā)廣泛，已成為不可或缺的技術(shù)，衡量圖像檢索算法好壞的重要指標(biāo)除了準(zhǔn)確度之外就是時(shí)間和空間復(fù)雜度。自上世紀(jì)七、八十年代開始，圖像檢索便成為一個(gè)非?；钴S的研宄領(lǐng)域，主要使用了基于文本的圖像檢索技術(shù)和基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)。
[0003]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)，它難以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，即檢索的時(shí)候一般以輸入關(guān)鍵字的形式檢索相關(guān)圖像。該技術(shù)存在以下兩方面缺陷:首先因?yàn)楝F(xiàn)在圖像數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模的不斷膨脹，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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。
[0004]基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)(CBIR)包含圖像視覺特征提取和特征相似度計(jì)算兩個(gè)環(huán)節(jié)。現(xiàn)有的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)大部分僅采用單一的圖像檢索方法或僅使用一類圖像特征。因此，當(dāng)查詢圖像包含多個(gè)物體或者背景比較復(fù)雜時(shí)，會(huì)引入較大的檢索錯(cuò)誤，使得檢索結(jié)果不夠精確。雖然存在基于特征融合進(jìn)行圖像檢索的方式，但特征融合的方式單一，檢索效果并不理想。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種基于圖像的紋理特征、邊緣形狀特征以及顏色特征相似度相結(jié)合的檢索方法，保證了檢索結(jié)果的精度。
[0006]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:
[0007]一種圖像檢索方法，基于包括N個(gè)比對(duì)圖像的圖像庫(kù)，包括以下步驟:
[0008](I)提取源圖像和圖像庫(kù)中每個(gè)圖像的紋理特征，包括以下步驟:
[0009]11)獲取源圖像和圖像庫(kù)中的每個(gè)圖像，將源圖像、圖像庫(kù)中每個(gè)圖像調(diào)整為大小一致，將調(diào)整后的每個(gè)圖像劃分為m*n分區(qū)；
[0010]12)針對(duì)調(diào)整后的每個(gè)圖像，計(jì)算其每個(gè)分區(qū)中每個(gè)像素塊的平均灰度值，依次取每個(gè)像素塊的8鄰域像素塊，計(jì)算每個(gè)像素塊的8鄰域像素塊的平均灰度值；根據(jù)每個(gè)像素塊的平均灰度值、每個(gè)像素塊的平均灰度值與其對(duì)應(yīng)的8鄰域像素塊的平均灰度值的比值，計(jì)算每個(gè)分區(qū)的8鄰域像素塊的灰度離散度；
[0011]13)定義一致性閾值，針對(duì)每個(gè)圖像的每個(gè)分區(qū)，根據(jù)灰度離散度和一致性閾值獲得每個(gè)分區(qū)的特征向量；
[0012]14)根據(jù)每個(gè)圖像的所有分區(qū)的特征向量獲取每個(gè)圖像的紋理特征；
[0013](2)計(jì)算源圖像與圖像庫(kù)中每個(gè)圖像之間的紋理特征相似度，將紋理特征相似度大于第一設(shè)定閾值的圖像組合成第一圖像集；
[0014](3)采用canny算子提取源圖像和第一圖像集中每個(gè)圖像的邊緣形狀特征，根據(jù)提取的邊緣形狀特征，對(duì)邊界方向以5度為間隔來進(jìn)行劃分，經(jīng)過劃分后形成一個(gè)一共有72級(jí)的邊界方向直方圖，并采用公式Fi= f i/S對(duì)邊界方向直方圖進(jìn)行歸一化處理；其中，匕為歸一化的邊界方向直方圖，f i為邊界方向直方圖；S為圖像的面積；
[0015](4)計(jì)算源圖像與第一圖像集中每個(gè)圖像之間的邊緣形狀特征相似度，將邊緣形狀特征相似度大于第二設(shè)定閾值的圖像組合成第二圖像集；
[0016](5)獲取源圖像和第二圖像集中每個(gè)圖像的顏色特征，包括以下步驟:
[0017]51)將源圖像與第二圖像集中每個(gè)圖像轉(zhuǎn)換為HSV圖像格式，獲取格式轉(zhuǎn)換后的每個(gè)圖像的三個(gè)通道，所述三個(gè)通道為色調(diào)通道、飽和度通道和亮度通道；
[0018]52)對(duì)飽和度通道進(jìn)行二值化處理，得到飽和度通道的亮區(qū)域和暗區(qū)域，將飽和度通道的亮區(qū)域?qū)ι{(diào)通道進(jìn)行投影獲得色調(diào)通道的色調(diào)區(qū)域，以及將飽和度通道的暗區(qū)域?qū)α炼韧ǖ肋M(jìn)行投影獲得亮度通道中與飽和度通道暗區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域，并統(tǒng)計(jì)色調(diào)通道中的色調(diào)區(qū)域的灰度直方圖以及亮度通道中與飽和度通道暗區(qū)域的對(duì)應(yīng)區(qū)域灰度直方圖；
[0019]53)根據(jù)色調(diào)通道中的色調(diào)區(qū)域的灰度直方圖設(shè)定色調(diào)數(shù)組，以及根據(jù)亮度通道中與飽和度通道暗區(qū)域的對(duì)應(yīng)區(qū)域灰度直方圖設(shè)定亮度數(shù)組，并根據(jù)色調(diào)數(shù)據(jù)和亮度數(shù)組獲取對(duì)應(yīng)圖像的顏色信息；
[0020]54)根據(jù)圖像的顏色信息獲取圖像的顏色向量，對(duì)圖像的顏色向量進(jìn)行二值化處理，根據(jù)二值化處理結(jié)果計(jì)算圖像的顏色特征
[0021](6)計(jì)算源圖像與第二圖像集中每個(gè)圖像之間的顏色特征相似度，將顏色特征相似度大于第三設(shè)定閾值的圖像組合成第三圖像集；
[0022](7)對(duì)第三圖像集中的圖像進(jìn)行排列顯示，包括以下步驟:
[0023]71)根據(jù)與源圖像之間的顏色特征相似度由高到低的順序，對(duì)第三圖像集中的圖像進(jìn)行排列顯示；
[0024]72)當(dāng)存在多個(gè)與源圖像之間的顏色特征相似度相同的圖像，則分別計(jì)算該多個(gè)圖像與源圖像之間的顏色距離，以與源圖像之間的顏色距離由小到大的順序?qū)υ摱鄠€(gè)圖像進(jìn)行排列顯示。
[0025]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是:
[0026]本發(fā)明采用圖像的紋理特征、邊緣形狀特征以及顏色特征相似度相結(jié)合的檢索方法，圖像特征向量維度較低，提高了圖像處理速度，從而提高了圖像檢索的速度，大大地提高了圖像檢索的準(zhǔn)確度，保證了檢索結(jié)果的精度。本發(fā)明具有計(jì)算簡(jiǎn)單、對(duì)待檢索圖像無需人工處理、普適性強(qiáng)、耦合性低等特點(diǎn)，增強(qiáng)了其用于數(shù)字圖像檢索的實(shí)用性。
[0027]本發(fā)明根據(jù)邊緣形狀特征獲得邊界直方圖，邊界方向不會(huì)受到圖像中對(duì)象位置變化的影響，具有尺度不變性，彌補(bǔ)了顏色直方圖無法描述圖像中顏色的局部分布及每種色彩所處的空間位置的確定。
【附圖說明】
[0028]圖1是本發(fā)明實(shí)施例的圖像檢索方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0029]下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例及附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0030]請(qǐng)參閱圖1，本發(fā)明實(shí)施例中，一種圖像檢索方法，基于包括N個(gè)比對(duì)圖像的圖像庫(kù)，包括以下步驟:
[0031](I)提取源圖像和圖像庫(kù)中每個(gè)圖像的紋理特征，具體包括:
[0032]11)獲取源圖像和圖像庫(kù)中的每個(gè)圖像，將源圖像、圖像庫(kù)中每個(gè)圖像調(diào)整為大小一致，將調(diào)整后的每個(gè)圖像劃分為m*n分區(qū)；
[0033]12)針對(duì)調(diào)整后的每個(gè)圖像，計(jì)算其每個(gè)分區(qū)中每個(gè)像素塊的平均灰度值，依次取每個(gè)像素塊的8鄰域像素塊，計(jì)算每個(gè)像素塊的8鄰域像素塊的平均灰度值；根據(jù)每個(gè)像素塊的平均灰度值、每個(gè)像素塊的平均灰度值與其對(duì)應(yīng)的8鄰域像素塊的平均灰度值的比值，計(jì)算每個(gè)分區(qū)的8鄰域像素塊的灰度離散度；
[0034]13)定義一致性閾值，針對(duì)每個(gè)圖像的每個(gè)分區(qū)，根據(jù)灰度離散度和一致性閾值獲得每個(gè)分區(qū)的特征向量；
[0035]14)根據(jù)每個(gè)圖像的所有分區(qū)的特征向量獲取每個(gè)圖像的紋理特征；
[0036](2)計(jì)算源圖像與圖像庫(kù)中每個(gè)圖像之間的紋理特征相似度，將紋理特征相似度大于第一設(shè)定閾值的圖像組合成第一圖像集；
[0037](3)采用canny算子提取源圖像和第一圖像集中每個(gè)圖像的邊緣形狀特征，根據(jù)提取的邊緣形狀特征獲得邊界直方圖，具體為:對(duì)邊界方