向以5度为间隔来进行划分，经过划分后形成一个一共有72级的边界方向直方图，并采用公式Fi= f i/S对边界方向直方图进行归一化处理；其中，匕为归一化的边界方向直方图，为边界方向直方图4为图像的面积；
[0038](4)计算源图像与第一图像集中每个图像之间的边缘形状特征相似度，将边缘形状特征相似度大于第二设定阈值的图像组合成第二图像集；
[0039](5)获取源图像和第二图像集中每个图像的颜色特征，具体包括:
[0040]51)将源图像与第二图像集中每个图像转换为HSV图像格式，获取格式转换后的每个图像的三个通道，所述三个通道为色调通道、饱和度通道和亮度通道；
[0041]52)对饱和度通道进行二值化处理，得到饱和度通道的亮区域和暗区域，将饱和度通道的亮区域对色调通道进行投影获得色调通道的色调区域，以及将饱和度通道的暗区域对亮度通道进行投影获得亮度通道中与饱和度通道暗区域对应的区域，并统计色调通道中的色调区域的灰度直方图以及亮度通道中与饱和度通道暗区域的对应区域灰度直方图；
[0042]53)根据色调通道中的色调区域的灰度直方图设定色调数组，以及根据亮度通道中与饱和度通道暗区域的对应区域灰度直方图设定亮度数组，并根据色调数据和亮度数组获取对应图像的颜色信息；
[0043]54)根据图像的颜色信息获取图像的颜色向量，对图像的颜色向量进行二值化处理，根据二值化处理结果计算图像的颜色特征；
[0044](6)计算源图像与第二图像集中每个图像之间的颜色特征相似度，将颜色特征相似度大于第三设定阈值的图像组合成第三图像集；
[0045](7)对第三图像集中的图像进行排列显示，具体包括:
[0046]71)根据与源图像之间的颜色特征相似度由高到低的顺序，对第三图像集中的图像进行排列显示；
[0047]72)当存在多个与源图像之间的颜色特征相似度相同的图像，则分别计算该多个图像与源图像之间的颜色距离，以与源图像之间的颜色距离由小到大的顺序对该多个图像进行排列显示。
[0048]本发明采用图像的纹理特征、边缘形状特征以及颜色特征相似度相结合的检索方法，图像特征向量维度较低，提高了图像处理速度，从而提高了图像检索的速度，大大地提高了图像检索的准确度，保证了检索结果的精度。本发明具有计算简单、对待检索图像无需人工处理、普适性强、耦合性低等特点，增强了其用于数字图像检索的实用性。
[0049]本发明根据边缘形状特征获得边界直方图，边界方向不会受到图像中对象位置变化的影响，具有尺度不变性，弥补了颜色直方图无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置的确定。
[0050]对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
[0051]此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
【主权项】
1.一种图像检索方法，基于包括N个比对图像的图像库，其特征在于，包括以下步骤: (1)提取源图像和图像库中每个图像的纹理特征，包括以下步骤: 11)获取源图像和图像库中的每个图像，将源图像、图像库中每个图像调整为大小一致，将调整后的每个图像划分为m*n分区； 12)针对调整后的每个图像，计算其每个分区中每个像素块的平均灰度值，依次取每个像素块的8邻域像素块，计算每个像素块的8邻域像素块的平均灰度值；根据每个像素块的平均灰度值、每个像素块的平均灰度值与其对应的8邻域像素块的平均灰度值的比值，计算每个分区的8邻域像素块的灰度离散度； 13)定义一致性阈值，针对每个图像的每个分区，根据灰度离散度和一致性阈值获得每个分区的特征向量； 14)根据每个图像的所有分区的特征向量获取每个图像的纹理特征； (2)计算源图像与图像库中每个图像之间的纹理特征相似度，将纹理特征相似度大于第一设定阈值的图像组合成第一图像集； (3)采用canny算子提取源图像和第一图像集中每个图像的边缘形状特征，根据提取的边缘形状特征，对边界方向以5度为间隔来进行划分，经过划分后形成一个一共有72级的边界方向直方图，并采用公式Fi= h/S对边界方向直方图进行归一化处理；其中，匕为归一化的边界方向直方图，A为边界方向直方图；S为图像的面积； (4)计算源图像与第一图像集中每个图像之间的边缘形状特征相似度，将边缘形状特征相似度大于第二设定阈值的图像组合成第二图像集； (5)获取源图像和第二图像集中每个图像的颜色特征，包括以下步骤: 51)将源图像与第二图像集中每个图像转换为HSV图像格式，获取格式转换后的每个图像的三个通道，所述三个通道为色调通道、饱和度通道和亮度通道； 52)对饱和度通道进行二值化处理，得到饱和度通道的亮区域和暗区域，将饱和度通道的亮区域对色调通道进行投影获得色调通道的色调区域，以及将饱和度通道的暗区域对亮度通道进行投影获得亮度通道中与饱和度通道暗区域对应的区域，并统计色调通道中的色调区域的灰度直方图以及亮度通道中与饱和度通道暗区域的对应区域灰度直方图； 53)根据色调通道中的色调区域的灰度直方图设定色调数组，以及根据亮度通道中与饱和度通道暗区域的对应区域灰度直方图设定亮度数组，并根据色调数据和亮度数组获取对应图像的颜色信息； 54)根据图像的颜色信息获取图像的颜色向量，对图像的颜色向量进行二值化处理，根据二值化处理结果计算图像的颜色特征 (6)计算源图像与第二图像集中每个图像之间的颜色特征相似度，将颜色特征相似度大于第三设定阈值的图像组合成第三图像集； (7)对第三图像集中的图像进行排列显示，包括以下步骤: 71)根据与源图像之间的颜色特征相似度由高到低的顺序，对第三图像集中的图像进行排列显示； 72)当存在多个与源图像之间的颜色特征相似度相同的图像，则分别计算该多个图像与源图像之间的颜色距离，以与源图像之间的颜色距离由小到大的顺序对该多个图像进行排列显示。
【专利摘要】本发明公开了一种图像检索方法，基于包括N个比对图像的图像库，包括：提取源图像和图像库中每个图像的纹理特征；计算源图像与图像库中每个图像之间的纹理特征相似度，根据第一设定阈值得到第一图像集；提取源图像和第一图像集中每个图像的边缘形状特征；计算源图像与第一图像集中每个图像之间的边缘形状特征相似度，根据第二设定阈值得到第二图像集；获取源图像和第二图像集中每个图像的颜色特征；计算源图像与第二图像集中每个图像之间的颜色特征相似度，根据第三设定阈值得到第三图像集；对第三图像集中的图像进行排列显示。本发明结合了图像的纹理特征、边缘形状特征以及颜色特征相似度，大大提高了图像检索的准确度，保证了检索结果的精度。
【IPC分类】G06F17-30
【公开号】CN104809245
【申请号】CN201510250554
【发明人】孙秋菊, 陈新武, 王鹏, 仓玉萍, 黄文霞, 薛静, 刘真, 马文娟
【申请人】信阳师范学院
【公开日】2015年7月29日
【申请日】2015年5月13日