[发明专利]基于四元数圆谐-傅里叶矩的彩色图像检索方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其是一种可有效提高检索效率的基于四元数圆谐-傅里叶矩的彩色图像检索方法。

背景技术

基于文本的图像检索技术(TBIR)沿用了传统文本检索技术，它不考虑图像本身固有的颜色、纹理、形状等内容特征，而是使用关键字来描述图像，即检索的时候一般以输入关键字的形式检索相关图像。该技术存在以下两方面缺陷：首先因为现在图像数据库规模的不断膨胀，对数据库中每一副图像进行人工标注需要耗费大量的时间和人力；其次，图像内容千差万别，使用关键字难以准确描述图像的内涵，而且在人工选取关键字的过程中会包含强烈的主观性，可能造成图像理解上的偏差，直接影响图像的检索效果。为了克服基于文本的图像检索技术带来的困难，基于内容的图像检索技术(CBIR)应运而生，它克服了传统的基于文本的检索技术的缺点，实现了自动化和智能化的特征提取和图像检索。与传统的基于文本的检索技术相比,减少了人们的工作量，有效提高了检索的速度和效率具有更好的客观性和通用性等优点，更适用于大规模的图像库的检索。CBIR技术受到了越来越多的重视，并得到迅速发展，它具有广阔的应用前景，已广泛应用在遥感、医学、地理信息系统、商标版权管理等领域，成为了现在图像检索技术研究的重心。基于内容的图像检索技术包含图像视觉特征提取和特征相似度计算两个环节。图像视觉特征充分反应了图像的内容信息，而如何全面、准确的刻画图像的视觉特征往往决定图像检索系统的性能，所以图像视觉特征的提取是基于内容的图像检索算法的核心。

在图像视觉特征中，颜色与形状是两个最重要的特征，然而，现有的图像特征提取方法往往对两者分别进行处理，颜色特征方面的检索方法有许多，如基于传统直方图，颜色相关图，颜色矩阵，基于主颜色的空间分布方法等；形状特征方面的基于轮廓和基于区域的检索方法，如小波变换高斯分布的方法，特征矩（Zernike矩，Legendre矩等）的方法等，然而单独的颜色特征或性状特征检索效率较低，远远不能满足图像检索效率的要求。

发明内容

本发明是为了解决现有技术所存在的上述技术问题，提供一种可有效提高检索效率的基于四元数圆谐-傅里叶矩的彩色图像检索方法。

本发明的技术解决方案是：一种基于四元数圆谐-傅里叶矩的彩色图像检索方法，其特征在于按照如下步骤进行：

步骤1：确定彩色图像的四元数圆谐-傅里叶矩；

步骤2：利用四元数圆谐-傅里叶矩对彩色图像进行分解,得到矩值；

步骤3：利用所得的矩值作为图像特征，以一一对应的方式与原图像形成映射，形成图像特征库以待检索使用；

步骤4：利用欧氏距离作为图像之间相似度的计算方法，计算不同图像之间的相似度，按照相似度从大到小对图像进行排序、输出。

所述步骤1如下：

步骤11：假设                                                为极坐标系下的彩色图像，则根据传统灰度图像的圆谐-傅里叶矩定义及四元数理论，可以定义出如下形式的彩色图像四元数圆谐-傅里叶矩：

其中，是一个单位纯四元数，，表示径向基函数，且有

；

步骤12：在极坐标系下，利用有限个四元数圆谐-傅里叶矩来近似重构出彩色图像函数，假定为重构图像的最高阶数，为重构图像的最大重复度,具体公式为：

。

所述步骤2如下：

步骤21：假设、和分别表示彩色图像的三个分量，、和分别表示彩色图像三个分量的传统圆谐-傅里叶矩，表示取复数p的实部，表示取复数p的虚部，则四元数圆谐-傅里叶矩分解可以表示为：

其中，

步骤22：将步骤21中利用彩色图像四元数圆谐-傅里叶矩公式分解计算得到的矩。

所述步骤3如下：

步骤31：根据实验测试效果统计选取阶数，四元数圆谐-傅里叶矩阶数取为N；

步骤32：根据四元数圆谐-傅里叶矩阶数N与矩值个数M之间的关系：可知，N阶四元数圆谐-傅里叶矩包含M个矩值，其中每个矩值均为四元数；

步骤33：在四元数圆谐-傅里叶矩所构造的彩色图像特征库中，每副图像对应M个矩值，以此来表征图像，完成图像特征库的建立。

所述步骤4如下：

步骤41：重复步骤2，计算待检索图像的特征；