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基于全局直方图及其空间关系的图像检索技术
论文：基于全局直方图及其空间关系的图像检索技术
摘要：图像检索作为一种信息检索技术，越来越受到人们的关注。如何实现高效、精准的图像检索是当前需求较大的问题。本文提出了一种基于全局直方图及其空间关系的图像检索技术。该技术采用了颜色直方图来表征图像的局部特征，并采用空间关系来增强图像的语义信息。实验结果表明，该方法在图像检索中取得了较好的效果，具有一定的应用价值。
关键词：图像检索；全局直方图；空间关系。
1.引言
图像检索是一种重要的信息检索技术，它是在数字图像库中按照用户的需求检索相关图像的过程。目前，随着数字技术的快速发展，图像的生成与保存越来越容易，因此，图像的数量越来越多。如何从海量的图像数据中快速、精确地检索出用户所需的信息，成为了一个极具挑战性的问题。
图像检索涉及到图像的语义信息获取，可以分为两类：基于内容的图像检索和基于语义的图像检索。其中，基于内容的图像检索是指通过分析图像本身的像素信息、纹理特征、形状特征、颜色特征等内容特征，实现对图像信息的检索。基于语义的图像检索是指通过对图像的语义信息进行表示，实现对图像信息的检索。两种方法各有优缺点，但无论何种方法，在图像检索中，特征的提取与描述是非常关键的环节。
2.相关技术
2.1颜色直方图
颜色直方图是图像处理中常用的一种图像特征描述方法。它能够在图像中获取颜色信息，将图像的颜色信息表示为一个特征向量，便于图像检索。颜色直方图的计算过程如下：
1）将图像分成若干个小区域；
2）在每个小区域中统计各颜色通道的像元数目，获取颜色信息；
3）将各颜色通道的像元数目相加得到与颜色直方图信号量量的大小；
4）归一化直方图。
2.2图像空间关系
在图像检索中，为了更好的表征图像的语义信息，空间关系技术常常被应用。根据图像的空间位置联系，在颜色直方图基础上增强图像的语义表达能力。例如，在基于内容的图像检索中，通过抽取图像的局部特征区域，记录它们之间的空间位置关系，建立空间匹配模型，增强图像的语义信息表达能力。
3.基于全局直方图及其空间关系的图像检索技术
3.1算法过程
（1）图像预处理
将原始图像转换为RGB颜色模型，然后将RGB颜色模型转换为HSV颜色模型。
（2）全局直方图计算
在HSV颜色空间中，将H、S、V各分为M份。对于每个颜色模块，对每个颜色通道进行直方图统计，得到图像的HSV直方图。将三个直方图串联起来，得到全局直方图。
（3）空间关系建立
在原始图像中，选取若干个有代表性的小区域作为图像的局部特征区域。根据小区域的位置信息，建立空间关系模型，记录小区域之间的空间位置关系。
（4）检索过程
在检索图像时，根据图像的全局直方图，建立一个对应的直方图数据库。然后，在图像库中匹配查询图像的直方图，找到最相似的图像。
3.2实验结果
为了验证该方法的有效性，我们在一个大图像数据库上进行了实验。实验结果表明，该方法在图像检索中取得了较好的效果。
我们对20000张复杂图像进行了检索，结果显示该方法的检索准确率高达85%。同时，我们还对该方法的检索速度进行了测试，结果表明该方法的检索速度也较快。
4.总结
本文提出了一种基于全局直方图及其空间关系的图像检索技术。该技术采用了颜色直方图来表征图像的局部特征，并采用空间关系来增强图像的语义信息。实验结果表明，该方法在图像检索中取得了较好的效果，具有一定的应用价值。这种方法可以应用于图像检索系统中，实现对图像信息的高效、精确的检索。