[发明专利]基于彩色直方图和NSCT的模糊相关异步图像检索方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像检索方法，具体为一种利用彩色直方图提取的颜色特征和非下采样轮廓波变换提取的纹理特征进行综合特征的图像检索方法。

背景技术

一幅图像表述的内容是很丰富的，它包含了多个方面的特征，仅利用一种特征并不能够描述图像的全部内容。另外，人们对图像的理解是建立在人眼所能识别的全部特征之上的，对图像整体的理解，并不是只基于某一个特征，所以若仅从某一个方面来对图像进行描述，往往得不到全面的描述，而且在图像发生较大变化(放大、缩小、平移或旋转等)时常常不能取得理想的检索效果。

目前，单一特征的图像检索方法已经不能满足用户的要求，综合特征检索得到了广泛的应用。综合特征检索应用两个或多个特征对图像进行描述，要比单一的特征更能全面地描述图像的内容，使得每幅图像的差异就愈加明显，区分信息增加，根据它们得出的检索结果也更加准确。

发明内容

颜色和纹理是图像检索中最常用的两种特征，图像库中的图像数目众多，内容更是千差万别，颜色特征和纹理特征都仅能描述图像的部分属性，不同图像侧重的特征并不一定相同，为了能更加客观全面的描述图像的属性，得到更好的检索效果，本发明的目的在于提供一种综合彩色直方图提取的颜色特征和NSCT提取出的纹理特征进行综合特征图像检索方法。

本发明是采用如下技术方案实现的：

一种基于彩色直方图和NSCT的模糊相关异步图像检索方法，包括如下步骤：

(1)、对图像库中的任一幅图像D和待检索图像Q，将RGB图像的颜色量化为16维，分别提取彩色直方图，具体方法如下：

将三维色彩值(r,g,b)作为彩色直方图的横轴，该三维色彩值在整幅图像中出现的像素数作为纵轴，制作出图像D的彩色直方图和图像Q的彩色直方图，然后利用彩色直方图来提取颜色特征；

在计算彩色直方图时，对彩色直方图按色彩柱的高度从高到低逐级排序，并确定每一色彩柱的级次序号，将不同彩色直方图对应序号的色彩柱作为同一级特征，并进行相似性度量；

由于RGB空间色彩为三维，则假设图像D和图像Q的彩色直方图的对应某一级次的一对色彩矢量分别为：c_i(r_i,g_i,b_i)及c_j(r_j,g_j,b_j)，则其相似度用高斯隶属函数表示为：

利用模糊隶属函数计算相似度，如下：

将式(5)得到的代入式9中，利用α₁级关系模糊匹配得出检索结果，其中，阈值ɑ₁的取值可以根据实验结果确定。

当大于等于阈值ɑ₁时，取值为1，认为两特征相似，则进行下一步；否则，停止，返回进行下一张图像与待检图像进行处理。

(2)、对对应级次色彩柱的高度进行相似性判断，对应色彩柱的高度h_i和h_j的相似度表示为：

利用模糊隶属函数计算相似度，如下：

将式(6)得到的代入式10中，利用α₂级关系模糊匹配得出检索结果，其中，阈值ɑ₂的取值可以根据实验结果确定。

当大于等于阈值ɑ₂时，取值为1，认为两特征相似，则进行下一步；否则，停止，返回进行下一张图像与待检图像进行处理。

(3)、将待检索图像Q和图库中的每一幅图像依次经过步骤(1)和(2)的处理后，得出步骤(1)和(2)的输出检索结果都是1的所有图像，作为新的图像库；

(4)、对新的图像库中的任一幅图像P和待检索图像Q分别进行NSCT纹理特征提取，NSCT提取纹理特征方法如下：

将RGB图像转化为灰度图像，对灰度图像进行分解系数为{2,3,4}，子带数为4，8，16的三层NSCT变换，得到28条子带的子带系数，分别计算各子带系数的均值μ_i和标准方差σ_i，均值μ_i和标准方差σ_i的计算公式如下：