基于彩色直方图和nsct的模糊相关同步图像检索方法
【技术领域】
[0001] 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】
[0002] -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。
[0003] 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】
[0004] 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。
[0005] 本发明是采用如下技术方案实现的：
[0006] -种基于彩色直方图和NSCT的模糊相关同步图像检索方法，包括如下步骤：
[0007] (1)、对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：
[0008] 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 JP标准方 差σ i，均值μ i和标准方差σ i的计算公式如下：
[0009]
[0010]
[0011] 其中，ck(i，j)是第k个NSCT方向子带的系数，MXN是该子带的大小，yk是第k 个方向子带的系数平均值，Ok是第k个方向子带的系数标准方差；得到每幅图像的纹理特 征向量为56维；
[0012] 即图像P的纹理特征向量f= U1, O1, μ2, 〇2，…，μ28, 〇28)，
[0013] 图像Q的纹理特征向量 f =(μ/，σ/，μ，，〇，，···，μ，28,〇，28)。
[0014] (2)、对图像库中的任一幅图像P和待检索图像Q各自得到的56维纹理特征向量 分别进行高斯归一化处理，将所有特征值都归一化到[-1，1]区间内，具体方法如下：
[0015] 高斯归一化是在假定特征向量F的分布满足均值为μ、标准方差为〇的高斯分布 的条件下，采用下式对特征向量进行归一化， _6]
：................................................................... (8),
[0017] 式（8)中，均值μ和标准方差〇表示特征向量F这个集合的均值和标准方差；
[0018] 经过高斯归一化处理的图像P的纹理特征向量
[001 9] f - ( y 1P，O 1P，y 2P，〇 2P，· · ·，28P，〇 28P)，其中， 等 J 等依次计算得到fp。
[0020] 经过高斯归一化处理的图像Q的纹理特征向量
[0021] f - ( y 1Q，。 IQ) l·1 2Q，。 2Q) · · · ) 28Q，。 28Q);其中，
-等等依次计算得到f Q。 ， ，
[0022] 对图像库中的任一幅图像P和待检索图像Q，两图像的相似度的计算公式如下：
[0023]
[0024] 其中，//和分别为图像库中图像P和待检索图像Q分别经过高斯归一化处理 后的第k个纹理特征分量值（包括均值Uk和标准方差〇 k，那么式7中总共是56个数值 的加和）。
[0025] (3)、对图像库中的任一幅图像P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：
[0026] 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P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；
[0027] 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；
[0028] 由于RGB空间色彩为三维，则假设图像P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：Ci Cri, gi, IDi)及CjCrj, gj, bj)，则其相似度用高斯隶属函数表不为：
[0029]
[0030] 上式的隶属函数Zk(Qr7)将两个色彩矢量的相似程度映射到[0, 1]闭区间内。
[0031] 对对应级次色彩柱的高度进行相似性判断，对应色彩柱的高度匕和h的相似度表 示为：
[0032]
[0033] 上式将色彩柱高度的相关性映射到[0, 1]闭区间内，//s (K)越接近1，两个对应 柱的高度越接近，当值为1时，高度相等，两色彩柱完全相同。
[0034] (4)、设定颜色特征中色彩矢量相似度的权重为0. 6,颜色特征中色彩柱高度相似 度的权重为0. 1，纹理特征相似度的权重为0. 3,得出综合相似度μ κ，如下式：
[0035]
[0036] (5)、利用α级模糊关系判定相关性，如下：
[0037] 将步骤（10)得到的μ玳入下式，利用α级关系模糊匹配得出检索结果，阈值α 的取值可以根据实验结果确定；
[0038]
[0039] 当μ κ大于等于阈值α时，/?取值为1，认为图像P和图像Q特征相似；否则，/?. 取值为〇,认为图像P和图像Q特征不相似；
[0040] (6)、将待检索图像Q和图库中的每一幅图像均经过步骤（1)至步骤（5)的处理 后，得出输出检索结果1的所有图像，同步综合检索结束。
[0041] 下面对本发明方法中用到的一些原理阐述如下。
[0042] 1、关于彩色直方图提取颜色特征的原理如下：
[0043] 彩色直方图的概念是在某一个颜色模型中，统计不同颜色在整幅图像中出现的频 率，常被用来描述图像颜色的统计特征。但是彩色直方图并没有考虑每种色彩所处的空间 位置，仅记录了各种色彩出现的像素个数，也就是说无法使用彩色直方图来描述图像中的 对象或物体。在该方法中将三维色彩值（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，然后利用彩色直方图来提取颜色特征。
[0044] 2、关于NSCT提取纹理特征的原理如下：
[0045] 基于NSCT的多尺度性和多方向性等特点，采用如下算法。首先将彩色图像转化为 灰度图像，然后通过非下采样轮廓波变换（Non-Subsampled Contourlet Transform，NSCT) 变换对灰度图像进行分解，得到不同尺度下、不同方向上的子带系数Ck(i，j)，各子带的系 数代表了图像的能量，将均值Ui和标准方差σ i作为图像的纹理特征。实验过程中对灰度 图像进行三层NSCT分解。取分解系数为{2, 3, 4}，则各层方向子带数分别为4,8,16 ;计算 各子带的均值和标准方差作为图像NSCT变