【摘 要】
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在基于内容的图像检索中,颜色特征计算简单,具有较好的鲁棒性,作为图像的一种重要视觉信息,已经得到了广泛的应用。本文主要针对图像的颜色空间、颜色的量化和颜色特征提取方
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在基于内容的图像检索中,颜色特征计算简单,具有较好的鲁棒性,作为图像的一种重要视觉信息,已经得到了广泛的应用。本文主要针对图像的颜色空间、颜色的量化和颜色特征提取方法进行了研究。首先,比较了RGB和HSV两种颜色空间模型,对颜色量化方法作了分类介绍。在此基础上重点讨论和比较了常见的颜色特征和颜色空间信息的提取方法,并对颜色特征的相似性度量方法作了介绍。其次,针对颜色直方图缺少颜色的空间分布信息,特征维数较多,存储量大的缺点,作了如下改进:(1)为了获取颜色的空间分布信息,提出一种等面积环形分块方法,该方法不仅保持了颜色直方图的旋转不变性,而且能够突出图像中心的主体地位,符合人的视觉特性。(2)改进了采用K-means算法提取图像主颜色的方法,较好地提取了图像的主颜色直方图,既降低了特征维数,又较好地保持了颜色表示精度。(3)基于上述研究,提出了基于分块主颜色的图像检索方法:对图像进行等面积环形分块,统计各子块的主颜色直方图。该检索方法同时具有等面积环形分块和主颜色直方图的优点。实验证明,分块主颜色方法能明显地改善检索效果。(4)为了进一步提高检索效率,综合分块主颜色方法和分块颜色矩方法进行检索。实验表明,组合检索比单一的检索方法更有效。最后,详细设计和实现基于上述方法的图像检索原型系统IRS,并基于此原型系统,对本文提出的几种图像检索方法进行了实验比较和性能分析。
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