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1、河南理工大学毕业设计（论文）说明书摘要随着多媒体及网络技术的发展，互联网中的图像等多媒体信息的数量在迅速增加。如何在庞大的多媒体数据资源海洋中搜索到自己所需要的图像，随之成为一个函待解决的问题。近年来基于内容的图像检索技术己经成为了研究的热点，该技术具有传统文本检索方式所无法比拟的优越性，目前已被应用于多媒体通信、生物识别、知识产权保护等方面，具有广阔的发展前景。本课题设计了基于颜色特征的图像检索系统，该系统主要包括两个关键步骤：颜色特征的提取和相似度匹配。本文中首先采用应用广泛的HSV颜色空间来表示图像的颜色特征，对颜色分量进行非等间隔量化形成特征矢量；然后用欧式距离度量函数进行图像的相似性
2、匹配；最后在MATLAB平台下编程实现了基于颜色特征的检索系统。根据用户输入的样本图像与图像库中的图像进行特征匹配，找出与样本图像距离比较小的若干幅图像，并按照图像之间的距离由小到大的顺序显示给用户。关键词： 图像检索；直方图；颜色特征；MATLAB村民建房委员会应建立村级农房建设质量安全监督制度和巡查制度，选聘有责任心和具有一定施工技术常识的村民作为义务巡查监督员，开展经常性的巡查和督查。39ABSTRACT With the development of multimedia technology, In Internet the number of images and other mu
3、ltimedia information in the rapidly increasing. How to locate the useful image in the vast multi-media is a great technology problem. In recent years, Content-based image retrieval has become a research focus, the technology has the superiority which the traditional text retrieval methods can not ma
4、tch. It has been widely used in multimedia communications, biometrics, intellectual property protection and so on, and has broad prospeets for development.This topic is designed based Color Image Retrieval System, which includes two key steps: color feature extraction and similarity matching. In thi
5、s article was first used widely HSV color space to represent color feature image. We carried out color components quantification of non-interval to form feature vector; Then use the Euclidean distance metric function to match the similarity function of the image. Finally, this system should be imple
6、mented under the platform of the MATLAB by programming. Under user input sample image to conduct feature matching with image which in library images. In this system, It also can identify the images that have a short distance to the sample images, And in accordance with the distance between the image
7、s displayed to the user in the order from small to big. Keywords： Image Retrieval；Histogram Algorithm； Color Features；MATLAB 目录摘要IABSTRACTII1绪论11.1选题背景及现状11.2基于颜色特征图像检索的特点及发展趋势21.3论文结构52颜色模型及转换62.1概述62.2颜色模型62.2.1 RGB颜色模型62.2.2 HSV颜色模型82.3颜色模型转换93颜色特征提取的方法113.1颜色直方图113.2累加直方图133.3颜色矩154颜色特征检索匹配算法174
8、.1直方图相交法174.2欧式距离法174.3二次式距离185基于颜色特征的图像检索系统的设计和实现195.1开发工具的选取195.2系统框架195.3性能评价27总结与展望30致谢31参考文献32附录：341 绪论伴随着信息社会的迅速发展，图像多媒体信息的来源不断扩大。文献中，图像信息也被称为信息技术中的“一等公民”(first-class citizens) 。目前，各种图像数据库(包含各类专用图像数据库、Internet 图库等)中都有大量的图像，其中少则几十上百，多则成千上万，这些图像数据库随着时间的推移还会不断地膨胀。怎样从这些海量数据中快速提取感兴趣的目标图像，己经成为制约信息获取
9、、流动的关键问题之一。因此，对图像数据检索技术的研究己经成为信息技术处理领域的一个重要而又关键的问题，它不但具有很高的研究价值，更具有广泛的应用前景，并将为信息高速公路、数字图书馆和数字地球等计划的成功实施奠定坚实的理论基础。而本文是把图像检索技术的一个重要手段：基于颜色特征的图像检索技术作为研究的重点。1.1 选题背景及现状随着Internet网络技术的不断发展，网络用户越来越多，网络已成为目前最重要的信息来源之一。事实上，来自网络的信息量比任何一种渠道的信息量都要大。所涉及的领域之广、更新速度之快和搜集成本之低也是其他任何手段无法比拟的。网络将会改变人类的一切，这已不是谣言，而是一个不争的
10、事实。但是，网络的确是一个名副其实的“双刃剑”，利用好它可以发挥它无穷的威力；反之，就会给自己带来无穷的祸害，给国家带来巨大的损失。从广义上讲，网络就是一个巨型数据库，人人都可以从中取到自己所需的东西。利用搜索引擎合法的在网上搜索特定信息本身就是网络的建设目的之一。目前，国内外许多研究者正在研究基于网络的信息收集和检索技术。特别是随着网络的普及，数据检索和收集显得越来越重要，已成为人们达到特定目的最有效的方法和手段之一。随着我国社会经济的发展，使得从公共媒体到家庭娱乐、从自然科学到社会科学，每一个领域都渗透着对多媒体技术和因特网技术的应用，都要求对各种资料的智能化的管理。国内较有代表性的系统有
11、：浙江大学计算机系研究的基于图像颜色的检索系统Photo Navigator、清华大学的Internet上静态图像的基于图像内容检索的原形系统、中科院计算技术研究所数字化技术研究室开发的Image Hunter系统、南京邮电学院研制的基于纹理和颜色特征的实验系统等。这些系统的框架和查询的处理过程都很相似，只是采用的特征和搜索方法各具特色，性能也互有差异。国外著名系统如：IBM公司的QBIC系统，是IBM公司与20世纪90年代开发制作的图像和动态景象检索系统，是第一个商用基于内容的图像检索系统，它的系统结构及所采用的技术对后来的检索系统有很深远的影响。QBIC支持基于示例图像、用户构造的略图、选
12、择颜色、纹理等的查询。另外国外其他典型系统代表有：Virage公司的VIR工程系Photo book系统、哥伦比亚大学的Visual SEEK和WEB SEEK查询系统以及美国伊利诺斯大学的MARS系统等。1.2 基于颜色特征图像检索的特点及发展趋势在图像的形状，颜色，纹理等特征中，颜色特征是最可靠，最显著，最稳定的视觉特征，也是人识别图像的主要感知特征，相对于几何特征而言，颜色对图像中子对象的大小和方向的变化都不敏感，具有相当强的鲁棒性。同时，在许多情况下，颜色又是描述一幅图像最简便而有效的特征，人们对于一幅图像的印象，往往从图像中颜色的空间分布开始。所有这些都促使颜色成为基于内容的图像检索
13、所采取的主要手段之一，而本文正是着重于这一点，把基于颜色特征的图像检索技术作为本文的研究内容。目前，基于颜色特征的图像检索的研究主要是借助图像的颜色特征来进行的，其基本工作原理是在建立图像库时，分析输入图像，提取图像的颜色特征作为特征向量，与图像一起存储在数据库中。图像检索时，则提取给定查询范例图像的特征或由用户指出要查询图像的特征，与数据库中的特征向量进行匹配，并根据匹配结果返回相应图像。如图1-1所示： 基于颜色特征的图像检索系统结构图。图1-1 基于颜色特征图像检索系统结构图基于颜色特征的提取和检索是一个逐步求精的过程，存在着一个特征调整、相似匹配的过程，如图1-2所示：（1）提查询要求
14、。用户查找一个数据对象时，利用系统人机界面提供的输入方式形成一个查询条件。（2）相似性匹配。用户提交的查询要求经处理形成查询特征，将查询特征与数据库中的特征按照一定的匹配算法进行匹配。（3）返回查询结果。满足一定相似性的一组候选结果按相似度大小排列返回给用户，因此，系统人机界面要有显示浏览查询结果的功能。图1-2基于内容图像的原理图基于颜色特征的图像检索具有下列主要特点：(1) 从图像内容中由计算机自动提取视觉特征，并根据这些特征从图像数据库中查找、检索出具有相似特征的图像数据。(2) 使用相似匹配代替精确匹配。在基于颜色特征的图像检索中，通常采用相似匹配方式，从而获得类似图像，并不断缩小检索
15、范围，直至定位于所要求的目标，与传统数据库检索的精确匹配不同。(3) 直观的可视化查询方式，交互性强。基于颜色特征的图像检索通常采用范例检索方式。(4) 满足多层次的检索要求。系统通常包含图像库、特征库，用户可以向系统提交与所需查询的图像一致或类似的例图进行特征的检索。基于颜色特征的图像检索技术当前的发展趋势可以概括为以下几个方面：(1) 改进现有的基于颜色特征的图像检索技术。包括继续完善图像的相似性度量、特征提取和描述等问题。(2) 相关反馈技术。人们对图像检索结果的判定具有一定的主观性，所提取的特征还不能完整而准确地描述图像内容。因此很难一次搜索就得到满意的检索结果。图像的检索技术需要根据具体应用场合和使用者不同而调整，这样便可以将用户的特殊需求反馈给系统，以使检索效果更接近用户的要求。(3) 高维索引技术。图像检索系统想有更好的扩展性，要利用高维索引技术。1.3 论文结构 本文的内容构架介绍如下：第一章 绪论，主要介绍了课题背景和当前国内外研究现状，说明了基于颜色特征的图像检索技术的原理和基于颜色特征的图像检索的特点和发展趋势，明确了本文的主要研究内容。第二章 描述常用的RGB、HSV颜色模型，并且比较了两种颜色模型的异同，提出了二者的转换原因、转换公式。第三章 分析了几种常用的颜色特征提取方法：颜色直方图、累加直方图、颜色距等，并对其做了相关比较。第四
