4480午夜理论桑巴影院_ 『登科甲』-抚顺统计局
淘宝减肥药排行榜十强
只推淘宝安全有效的减肥药

当前位置:4480午夜理论桑巴影院 > 减肥产品

4480午夜理论桑巴影院

时间:2020-06-01 17:50  编辑:wendj

第29卷第11期徽计算机应用v01.29No.11 2008年11月MICROCOMPUTER APPLICATl0NS Nov.2008

基于边缘和颜色特征的图像检索技术

郑秋梅王红霞司康炜

(中国石油大学计算机与通信工程学院东营257061>

摘要:提出了一辩综合运用边缘韬颜色特征进行图像检索韵方法。该方法酋先利用M8il如实现基予数学形态学韵多结构元懿透缘提取,辩遴过鋈环蘩分浚在HSV空惩上鬣诧褥羁囊色蠢方黧,然磊援据边缘和颜色褥征瓣不黼特性,果舞不蜀鹣分凌方法提取赘豫特征,突出了目标覆要性的同时又兼顾了颜色酶旋转不变性。本文校据该方法设计并实现了一个基予边缘和颜色特征的图像检索系统。实骏结果表明,综合避用边缘和颜色特征进行图像检索,可显著提高图像梭索系统的查念率和查准率。

关键词:数学姑惑学方法边缘特薤提取颜惫特缝提取

A Method of Image Retrieval Based on Edge and Color Feature

ZHENG Qiumei,WANG Hongxia,LIU Kangwei

《College of Computer and Communication Engineering in China University

of Petroleum,Dongying,257061,China)

Abstract:A method of image retrieval based on edge and color is proposed.In this method,we extract edge稻ature based on multi—structuring dements morphological edge detection algorithms using Mattab.Get color feature through quantitative HSV space using cir-cular ring division.Then,based On the different characteristic of edge and color features,using different segmentation methods highlight the importance of target and resel',ce the independent of image rotating.Design and realize an image retrieval system based On edge and color.The experimental results show that image retrieval combining edge and color can improve the precision and recall of image retriev-al system greatly.

Keywords:morphological edge detection羹鲥壤撒s,extracting of翻转e feature,extracting of color feature

l写l言

随着多媒体信息的指数级增长,如何商效、准确的进行图像的检索成为人们迫切需要解决的问题。于是,基于魂容的匿像检索技术(Content—Based Image Retrieval,CBIR)疵运荔生。目髓,基于颜色、纹理、边缘等单一褫觉特征的算法研究已经臻褥了一定鹃成果,但是,仅双裱靠单一视觉特征进行匿像梭索,效果往往不够理想。

在基予内容的图像检索中,一方面,边缘是图像最基本的特征,它包含着丰富的信息;另一方面,颜色作为图像最显著的视觉特{芷,被广泛瘟用于豳像检索,颜色特{芷具有稳定性好,计算简单等特征。这也是本文采臻边缘翻颜色特征送行图像检索酶豫霹。

2运用Matlab实现蒸于数学形态学的边缘特征提取

传统的基于局部梯度逯算、表面拟合等边缘检测方法,往往存在对噪声敏感性大、边缘位置检测精度低本文予2008—07—02较鬟。

20微计算机应用2008年

等缺点11,引。本文运用数学形态学方法送行妥像边缘检测,算法篱单,丽时能较好地保持图像的缨节特征,较好地解决边缘检测精度与抗噪声性能的协调问题【33。

2.1数学形态学方法

膨胀的定义:用结构元素b对输入图像f进行灰度膨胀记为/④b,其定义为:

(,o6)(菩,£)=max{疋s一菇,t—Y)+b(x,Y)|<s一菇,t—Y)∈O/拄nd(X,Y)∈D6}

其中色和圾分别是f和b的定义域。

腐蚀的定义:用结构元素b对输入图像f进行灰度腐蚀记为fob,其定义为:

fob(s,£)=min{以s+戈,t+y)一b(x,y)l(s+茹,t+),)∈D—nd(戈,Y)毫D6}

其中D,程玩分臻是f纛b的定义域。

膨胀和腐蚀结合使用得到形态学梯度,形态学梯度的计算公式为:g=U④6)一(fob),本文采用此公式提取灰度图像中髑标物体的边缘。

2.2结构元素的选取

在作形态变换运算时,首先必须选取结构单元(structure element)14』。在公式g=够o6)一(fOb)中,边缘的方囊可以蠢形态结构元素酌形获确定,不丽的结构元素对不同形状的邃缘其有更强的适应性,所戳在边缘检测中,可以考虑用多方位的形态结构元素来提高对图像边缘的方向敏感性”’6j。

兼顾到图像不同方向的边缘,结构元素B设计为5个3×3模板【『7|,如图1所示:

书书书书书

网1五方向形态学结构元素

方向的边缘。考虑到图像各个方向边缘出现的概率,将水平和

垂直方向边缘的加投系数设蠹0。1,45。边缘耪135。边缘的禳

权系数设为0.2,无方向边缘的加权系数设为0.4。g=0.1×g。。

+0.1×g把+0.2×g柚+0.2×g¨十0.4×965,其中bi,i=1,

…,5是图1中的五方向形态学结构元素,g越是图像通过公式g

=够囝bi)一(fOb;)进行形态学梯度的计算的结聚。

2.3边缘提取过程及其naflab实现

图像的边缘特征由边缘直方图表示L8J。根据人类视觉系

统来感知,将5个方向上的边缘图像分成等面积的两个部分,每

瀚3图像等瑶积豹两部分个分区赋予不同的投重,如图3所示。累加每个分区上的边缘像素点,得到该方向上的边缘直方图。为了比较两幅网像A和B 的边缘特征,定义鼹幅图像边缘特髹鲶穗熬距离:秽。(建,器)=

e机1(A)一聍“1(B)l+甜2

5

×∑噱(A)一£乏(霹)l

j=1

式中,歹=1,…,5表示5个方向的边缘特征,#:和e:分别

五方向形态学结构元素分别用于检测恣像垂直方离边缘,承乎方向边缘,与水平夹角135。边缘,与水平夹角45。边缘,不同甲

|将真彩色霭豫

l转化为灰度图像

l

f瓣输入隅像进行

}点方鼷均锯

{|融酗够

I用3×3模扳对躅像

I进行中值滤波

l

l多臻搀元形态攀

l。梯菠运算

l

『调节图像对比度

;

}’翟簧移”

图2边缘提取过程及Maflab实现

11期郑秋梅等:基于边缘和颜色特征的图像检索技术21

代表分区1和分区2不同方向的边缘直方图值,∞,和O.J:是根据人类视觉对图像的感知确定的,理论上甜;>甜:,最佳馕碍通过攘关反馈具体确定。玩(A,秀)值越冬,嚣幅篷像边缘特征越接近。

3颜色特征的提取

传统的颜色直方图只提取颜色的全局信息,而忽略了颜色的空间分希。一般的分块算法是将图像分为鼯×拜块,它破嚣了颜色特簸的旋转不变褴。本文采用文献【9】孛提出的凌环划分方法采雩l入颜色的空潮信息,如图4所示。

圆环划分算法主要思想具体如下:根据图像的大小,将图像按照中心点坐标M

等间隔分割成一个圆、s—1个圆环和一个剩余部分,如图4所示。计算以M为圆

心的最大半径R,煲|j中心嚣张各匮环的半径为:r=kR/S,k=1,2,…,|s。

本文将图像分为一个中心圆,5个圆环及剩余部分,共7个部分,然蔗分别对这

7个部分的颜色值进行量化处理。这7个部分的直方图的权值是不同的,圆的权值

最大,圆环次之,剩余部分最小。由于传统的RGB颜色模型的可分辨色差是非线

性的,且没肖壹感,采用常用的面向视觉的适合肉眼分辨的HSV颜色模型。一幅圈4目心圆划分淡

蓬豫包含的袁方匿矢量的维数会缀多,魇黻对HSV空闻进行适当的量化以减少计

算量。由于入眼对色调、饱和度和亮度的感知不尽相同,对色调比对饱和度和亮度敏感,因此对这三个分量进行非等间隔量化:将色调H分成16份,饱和度S和亮度V分成4份,然后将三个颜色分量合成为一个~维矢量:L=16H+4s+y,将HSV空间被量化为256种颜色。量化后再计算直方图,计算量会少得多。

设两蟠图像A,B焉翳心匿划分方法对图像进行划分,得到一个中心匾,5个国环及剩余部分。对每~部分的颜色值进行量化处理,分别得到各部分的256维HSV直方疆h。和磊吾。对应部分的距离为:

255

D。=乞(I h。(歹)一h。(_『)J)

j=0

4图像检索系统设计

本文的图像检索系统主要由两个子系统构成:图像库生成子系统和图像检索子系统。本文的基于内容的图像检索系统的结构如图5所示。

图5系统结构示意图图6用户界酾

22微计算机应用2008年

4.1用户界面

系统的用户界丽如图6所示:

4.2图像生成子系统

图像生成子系统包括图像预处理和特征提取两部分。图像预处理:①边缘:真彩色图像到灰度图像的转纯,奏方图均衡化,孛馕滤波;②颜色:RGB模燮到HSV模型的转诧,对HSV空阕的量纯,圈环划分处理。特雒摄取:①边缘:通过Matlab运膈数学形态学的梯度算法提取隔像的边缘,前面已经详细介绍过了;②颜色:通过划分圆环,提取每部分的直方图。

4.3数据库

数据库包括图像信息库和特镊淳两部分。图像信息库:采用阙接存取方法,穗操作系统管理圈像数据,焉凿像信息库仅存放图像路径,这样图像信患痒表容量大大减小,提高了访闻效率。匿像特鬣露:存放提取出的边缘和颜色特征信息。

4.4圈像检索子系统

图像检索子系统主要用来进行襁似性度量,这里需要对边缘j}拜颜色特征进行归一化处理,可以通过设置权德,达到突凄.图豫的边缘或颜色鹩嚣的,最后将检索结栗通避耀户爨蘑反馈绘孀户。

5实验结果及分析

文中基于数学形态学的边缘特征提取部分,是通过Matlab批量处理的,对图像进行预处理,提取的图像边缘信息,孬使用VC÷÷6.0实现了一个基于边缘秘颜色特征的嬲豫检索系统。实验使震的图像麾是SMPL Icity¨蛳系统使用的测试集,从Corel图像库中擒取的1000幅强像,这些匿像分属10大类,每类100幅。内

容包括非洲人、海滩、建筑物、公共汽车、恐龙、大象、花卉、马、山脉和食物等。

为了说明本文算法的优越性,从具体实验比较和查全率查准率两个方面进行说明。

5.1实验对比

徽下瑟两缀实验,结果觅圈7穰图8所示。其中关键鋈为要检索的图像,其德的势裣索结果,并按与关键图的相似程度由大到小排列。图7是仅使用颜色特征进行检索的结果,图8魑采用本文的边缘和颜色特征相结合的方法检索的结果。从图7可看出,虽然检索结果颜色相似,但在返回的12幅图像中仅有4幅和关键网相关,这是因为图像的边缘相差较大。而在图8的检索中,返回的12幅图像中有lo幅和关键图相关,因此露8中图像酶检索效果毙怒7有了很大的改善。

匿7基予颜色特征鹃图像检索

11期郑秋梅等:基于边缘和颜色特征的图像检索技术

瞬8基于边缘和颜色相结合的图像检索

5.2查全率和查准率比较

实验中,在测试疼孛对每一类匿像随

机抽取lO幅作为查询图像,记录每一幅查

询图像的检索准确率和凌全率,最后取平

均{蓬,得到查准率一查全率睦线。实验结

果表明,本文提出的基于边缘和颜色的检

索算法在检索性能上明娩优于基于传统颜

色壹方匿及基予边缘特禚的检索算法。

6结束语

本文将露像的蘸种熏要视觉特征褶结

合进行图像检索。图9不阔检索系统趱准率一盔全率比较表

(1)在边缘特征提取方面,运用多结

梅元的数学形态梯凌运算,算法筒单同时麓较好地保持图豫豹缨节特征,鉴子Matlab编程效率高、蔑爝方便、可扩展性和移植性好等优点,通过Matlab批量对图像进行边缘提取。同时,根据人们的视觉特征,对图像等谣积分块,突出了目标部分边缘的重要性。

(2)在颜色特薤提取方蟊,考虑到颜色特征的旋转不变性,采焉与边缘特征不圈的分块方法,借鉴泼往的圆环划分处理实现的。

(3)由于图像的边缘特征和颜色特征都已在检索前计算好并已存放谯数据库中,所以每次检索时,只需抽取待检索图像的边缘和颜色特征进行辎似性匹配,算法的时闯上并无大的差异,相反,在查准率和查全率上确获得了很大的收益,所以本文的算法具有可行性。

参考文献

1Berzins V.Computer

Vision,Graphics,and Image Processing,1984,27(2):195~210

2Yang Guoguang,Zuo Jian,Wu Ruo。Acta Optica Sinica,1985,5(1):38~42

3杨述斌.露像边缘检溅技零概述。武汉化工学院学报,2003,25(1):燹

4刘直芳.基予多尺度彩色形态矢量辫子的边缘梭测.中国网象图形学报,2002,7(9):888~893

5赵誊晖,孙聚和.~种形态开、闭自逡应加权组合滤波器.电子学报,1997。25(6):109—111

6SONG J,DELP E王The analysis of morpho/ogical filters with

multiple structuring elements。Computer Vision Graphics。and Image Processing,1990,50:308—328

微计算机应用2008年

7豫虎,王守尊,瘸朝瓣,薹予数学形态学鹣匿豫透缘检溅方法骚究.Z稷蹦学学援,2004,25≤2):112—115

8黄学军,邢爱瀛,解堵巾.综合剽阕边缘和颜色特征瀚溺像检索.南京邮电学院学报。2004,24(1).

9劂熙,沈均毅,彭勤科.一种新的基于对称色彩空域特征的图像匹配方法.小型微型计算机系统,2005,26(1):147—150 10WANG J Z,U J,WIEDERHOLD G.SIMLPL Icity:Semantics sensitive integrated matching for picture libraries。IEEE Transac。

fions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2001,23(9):947-963

俸者簿贪

郑秋梅,女,(1964一),教授,硕士,壹鼹从事图形嗣像处理方面的研究工作。

王红霞,女,(1983一),硕士生,主瑟研究方向:图像梭索。

基于边缘和颜色特征的图像检索技术

作者:郑秋梅, 王红霞, 刘康炜, ZHENG Qiumei, WANG Hongxia, LIU Kangwei

作者单位:中国石油大学计算机与通信工程学院,东营,257061

刊名:

微计算机应用

英文刊名:MICROCOMPUTER APPLICATIONS

年,卷(期):2008,29(11)

引用次数:0次

参考文献(10条)

1.Berzins V Computer Vision,Graphics,and Image Processing 1984(2)

2.Yang Guoguang.Zuo Jian.Wu Ruo查看详情 1985(1)

3.杨述斌图象边缘检测技术概述[期刊论文]-武汉化工学院学报 2003(1)

4.刘直芳.游志胜.曹刚.徐欣基于多尺度彩色形态矢量算子的边缘检测[期刊论文]-中国图象图形学报A辑 2002(9)

5.赵春晖.孙圣和一种形态开、闭自适应加权组合滤波器 1997(6)

6.SONG J.DELP E J The analysis of morphological filters with multiple structuring elements 1990

7.陈虎.王守尊.周朝辉基于数学形态学的图像边缘检测方法研究[期刊论文]-工程图学学报 2004(2)

8.黄学军.邢爱凤.解培中综合利用边缘和颜色特征的图像检索[期刊论文]-南京邮电学院学报(自然科学版)

2004(1)

9.周兵.沈钧毅.彭勤科一种新的基于对称色彩空域特征的图像匹配方法[期刊论文]-小型微型计算机系统 2005(1)

10.WANG J Z.LI J.WIEDERHOLD G SIMLPL Icity:Semanties sensitive integrated matching for picture libraries 2001(9)

相似文献(0条)

本文链接:http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_wjsjyy200811004.aspx

下载时间:2010年1月7日

。

猜你喜欢

最安全有效的减肥药

最安全有效的减肥药

编辑:小徐

现在的减肥药真的是真假难分,在选择减肥药的同时也应该更加小心,减肥药多种多样,那么如何才能选择最安全有效的减肥药,也成了很多小仙女的内心疑问,下面就跟着4480午夜理论桑巴影院小编一起看一下,如何选择最安全有效的减肥药。 最安全有效的减肥药选购方法 1、首先需要观察产品的外包装,在包装中可以看到其配方是不是含有激素,含有激素的减肥药对身体的内..

吃减肥药失眠

吃减肥药失眠

编辑:小徐

随着现在流行以瘦为美,很多人会不顾身体的健康选择减肥药,达到快速减肥瘦身的效果,但是很多减肥药都是有副作用的,副作用比较轻的就是失眠现象,那么吃减肥药出现失眠是怎么回事儿?如果出现失眠后,我们应该怎样缓解? 吃减肥药失眠是怎么回事 减肥药中富含安非他命,所以减肥药服用了太多会有失眠现象,服用减肥药期间,身体会逐渐出现抗药性,身..

最新文章