綜合顏色、紋理、形狀和相關反饋的圖像檢索

摘要：提出了一種綜合顏色、紋理和形狀三種特征并進行多層檢索的方法；同時，將相關反饋技術融合到算法中，通過調整特征間和特征內的權重來提高檢索準確率。實現了一個圖像檢索原型系統，將不同實驗結果進行了比較和分析。實驗結果表明，提出的方法具有良好的檢索效果。

關鍵詞：基于內容的圖像檢索；顏色；紋理；形狀；相關反饋；權重

中圖分類號：TN919.8； TP391文獻標志碼：A

文章編號：1001-3695(2007)11-0292-03

基于內容的圖像檢索（CBIR）近年來一直是研究領域的一個熱點，它融合了傳統模式識別技術和多媒體人機交互技術，是多種高新技術的合成。CBIR系統大都從顏色、紋理、形狀等底層特征提取描述圖像內容的特征向量，不同類型的特征描述圖像中不同的內容屬性，在檢索中各有其特點。而傳統的單一特征的圖像檢索系統通用性差，國內外對如何通過單一的視覺特征進行檢索從而得到更好的效果的研究成果也表明，綜合特征的CBIR系統優于單一的CBIR系統[1]。

1基于顏色特征的檢索

圖像的物理特征為基于內容的圖像檢索提供了很好的基礎，顏色作為圖像最基本的視覺特征，定義比較明確，抽取也相對容易，所以基于顏色的圖像檢索得到了廣泛的重視[2]。

對顏色特征的表達方法有許多種，如直方圖法、累積直方圖法、局部累積直方圖法、顏色布局法、中心矩法等[3]。本文采用一種簡單而有效的顏色矩法，它與顏色直方圖相比的優點是無須對特征向量化，其數學基礎在于圖像中任何的顏色分布均可用它的矩來表示。由于顏色分布信息主要在低階矩中，僅用顏色的一階矩（mean）、二階矩（variance）和三階矩 (skewness) 就足以表達圖像的顏色分布。

6結束語

顏色、紋理和形狀都是可以描述圖像的主要特征，而利用單一特征的圖像檢索沒有通用性。本文提出了一種綜合利用上述三種特征圖像檢索方法，并將相關反饋融合進算法中，系統根據用戶的反饋進行特征間和特征內權重的動態調整，并將其融合進新一輪的多層相似度計算從而使再次檢索更接近用戶需求。由實驗數據表明，文中的方法是有效的。下一步的工作是將基于圖像庫上的圖像檢索與傳統的Web引擎相結合并使系統智能統計用戶的興趣愛好，實現基于Web的智能圖像檢索系統。

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