一种基于颜色和形状特征的图像检索方法

摘要

本发明公开了一种基于颜色和形状特征的图像检索方法。该方法包括：将示例图像进行颜色空间转换与量化；对量化后的图像进行图像分块；对每个子块图像的每个像素点计算颜色复杂度，得到视觉权值；对每个子块图像计算不同颜色的视觉权值在子块图像视觉权值所占的比例，得到加权颜色直方图，根据加权颜色直方图得到每个子块的颜色特征；对示例图像通过灰度处理进行轮廓提取；采用曲率尺度空间描述算子提取经过轮廓提取后的图像的形状特征；对提取的所述颜色特征和所述形状特征进行归一化处理，得到归一化后的图像特征；将归一化后的图像特征，利用索引并根据相似性度量的公式在图像特征库中进行匹配，得到检索结果。本发明的检索方法更为准确。

主权项

1.一种基于颜色与形状特征图像检索方法，其特征在于，包括如下步骤：将示例图像进行颜色空间转换与量化；对量化后的图像进行图像分块；对每个子块图像的每个像素点计算颜色复杂度，得到视觉权值；对每个子块图像计算不同颜色的视觉权值在子块图像视觉权值所占的比例，得到加权颜色直方图，根据加权颜色直方图得到每个子块的颜色特征；对示例图像通过灰度处理进行轮廓提取；采用曲率尺度空间描述算子提取经过轮廓提取后的图像的形状特征；对提取的所述颜色特征和所述形状特征进行归一化处理，得到归一化后的图像特征；将归一化后的图像特征，利用索引并根据相似性度量的公式在图像特征库中进行匹配，得到检索结果；其中，所述采用曲率尺度空间描述算子提取经过轮廓提取后的图像的形状特征的步骤包括：通过拉普拉斯算子提取图像的轮廓曲线Γ，然后根据如下公式来获取图像的形状特征：其中t表示轮廓曲线Γ＝{(x(t)，y(t))|t∈[0，b]}的参数，b代表曲线参数的取值上限，σ代表高斯核的宽度，起始值设定为σ＝1，然后按照Δσ进行增长，直到曲率为0，这样得到的形状特征表示为K＝{K₁，K₂，...K_i，K_M]，M为特征维数。