[发明专利]基于多特征融合的HSV空间图像检索的彩色图像检索方法

权利要求书

1.一种基于多特征融合的HSV空间图像检索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：将彩色图像由RGB空间转换到HSV空间，得到H、S，V三个分量；

步骤2：利用非下采样Shearlet剪切波对H、S，V三个分量进行分解，得到不同尺度及方 向的子带；

步骤3：利用H,S分量分解所得每个子带系数，构造系数直方图作为图像颜色特征；利用 V分量分解所得低频子带系数，计算其指数距幅值作为图像纹理特征；将图像颜色特征与图 像纹理特征的特征和作为图像特征库的特征以待检索使用；

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结果进行排序、输出。

2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的HSV空间图像检索的彩色图像检索方法，其 特征在于所述步骤1如下：假设和分别表示图像的三个分量，和分别表示图像三个分量,则由RGB空间到HSV空间的转换公式为：

。

3.根据权利要求2所述的基于多特征融合的HSV空间图像检索的彩色图像检索方法，其 特征在于所述步骤2如下：

步骤21：确定非下采样Shearlet剪切波变换的分解系数为（2,3）；

步骤22：对和进行分解，分别得到一个低频子带，第一尺度八个方向高 频子带和第二尺度四个方 向高频子带共13个子带。

4.根据权利要求3所述的基于多特征融合的HSV空间图像检索的彩色图像检索方法，其 特征在于所述步骤3如下：

步骤31：采用H,S分量分解所得26个子带构造系数直方图，确定其分解bin数为16；

步骤32:将步骤31中所得的26个直方图作为图像颜色特征，以一一对应的方式与原图 像形成映射，存入图像颜色特征库；

步骤33：采用V分量分解所得一个低频子带；

步骤34：对计算其指数矩，指数矩计算公式如下：

；

其中，为展开式的系数，k和m的取值范围是所有整数，对一个图像函数，称 其在基函数上的展开式系数为（k,m）阶指数矩；

式中为径向基函数：

;

将基函数带入到指数矩的定义式，极坐标下的图像函数的指数矩可以表示为：

;

步骤35：确定指数矩的阶数为50；因为N阶指数矩有个矩值，所以共得到 个矩值；

步骤36：对步骤35中求得的矩值计算其幅值，最后得到5101个指数距幅值作为图像纹 理特征；以一一对应的方式与原图像形成映射，存入图像纹理特征库；

步骤37：将图像颜色特征的矩阵和图像纹理特征的矩阵合并，得到图像特征库的特征 。

5.根据权利要求4所述的基于多特征融合的HSV空间图像检索的彩色图像检索方法，其 特征在于所述步骤4如下：

步骤41：按照步骤1~3的方法，计算待检索图像的特征和；

步骤42：采用欧氏距离计算待检索图像特征与图像特征库中的特征的相似度， 为检索图像I和库中图像J之间的距离，表示图像I的特征向量第i个分量处 的特征值，则两幅图像的欧式距离定义为：

；

步骤43：将取倒数作为两幅图像之间的相似度，在所有相似度取倒数前先加 一个系数，取，按照相似度从大到小排列输出，得到检索结果。