[发明专利]基于色彩和图像特征组合的图像检索方法

权利要求书

1.一种通过考虑人类视觉感知性能，使用组合色彩和纹理距离计算的特征距离来检索与查询图像相似的数据图像的方法。

2.一种在包含多个数据图像的图像数据库中检索与查询图像相似的数据图像的方法，该方法包括：

(a)计算查询图像和图像数据库中每一个数据图像之间的色彩和纹理距离；

(b)使用预定的加权系数对所计算的色彩和纹理距离进行加权；

(c)考虑人类视觉感知性能，通过组合所加权的色彩和纹理距离，计算该查询图像和每一个数据图像之间的特征距离；以及

(d)使用该特征距离，确定与该查询图像相似的数据图像。

3.如权利要求2的方法，在步骤(a)之前，还包括：

(pa-1)使用色彩特征将该查询图像和每一个数据图像划分成多个区域；以及

(pa-2)在该查询图像和每一个数据图像中确定样本区域以提取纹理特征。

4.如权利要求3的方法，其中步骤(a)包括：

(a1)使用色彩特征生成多个区域的色彩矢量，并计算色彩距离；以及

(a2)使用纹理特征生成多个区域的纹理矢量，并计算纹理距离。

5.如权利要求3的方法，其中步骤(pa-1)包括量化查询图像和每一个数据图像的色彩矢量。

6.如权利要求5的方法，其中量化色彩矢量的步骤包括：

(pa-1-1)对该查询图像和每一个数据图像执行对等的组滤波以滤除噪声，并起到平滑效果；以及

(pa-1-2)使用归纳莱奥德算法对该查询图像和每一个数据图像的经滤波的像素值进行簇化。

7.如权利要求5的方法，还包括：

在经过量化处理的查询图像和每一个数据图像的每一个像素中定义指示色彩均匀性的J值；

存储查询图像和每一个数据图像的每一个像素中的J值以获得J图像；

使用预定的划分方法将每一个J图像划分成多个区域；

重复对每一个J图像的划分以获得每一个J图像的划分后区域上的图；以及

基于色彩相关，通过合并划分后的区域，获得每一个J图像的最终的图。

8.如权利要求7的方法，还包括使用典型色彩和其在每一个划分的区域中的百分比来索引特征矢量空间。

9.如权利要求6的方法，其中步骤(pa-1-2)包括应用预定算法以增加所得的簇数或合并所得的簇。

10.如权利要求4的方法，其中使用每一个区域的典型色彩矢量和该典型色彩矢量的百分比的色彩特征描述器f_c(I_k)来表示色彩特征。