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基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索算法
基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索算法
摘要
随着数码图像的快速发展，如何有效地检索图像成为了研究人员广泛关注的话题。在计算机视觉领域，图像检索是指从一个庞大的图像库中检索出与用户需求相匹配的图像。本文提出了一种基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索算法。该算法将图像分块并对于每个块中的颜色进行直方图统计，然后通过计算每个块的权值并进行加权平均的方式获得整幅图像的颜色直方图。实验数据表明，本文算法具有较好的图像检索性能，能够高效、快速地检索出用户需要的相关图像。
关键词：视觉权值、颜色直方图、图像检索、分块处理
1.介绍
图像检索是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它可以广泛应用于多个领域，如图像分类、视觉监控、图像匹配等。图像检索的主要目的是从一个庞大的图像库中，根据用户输入的查询关键字或样例图像，检索出与用户需求相匹配的图像。在过去的几十年中，研究人员已经提出了很多算法和方法用于图像检索。其中，颜色直方图是一种比较常见的图像描述符。
颜色直方图可以很好地反映图像的颜色分布情况。然而，直接计算整幅图像的颜色直方图存在一些缺陷，如以下几个方面：(1)没有考虑到不同区域对整幅图像灰度分布的贡献程度；(2)某些颜色可能出现在多个区域内，导致在计算整幅图像直方图时发生冗余；(3)在大数据集中，计算整幅图像的直方图需要耗费大量的时间和计算资源。
为了克服上述缺点，本文提出了一种基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索算法。在本文算法中，首先将图像分成若干个块，对每个块中的颜色进行直方图统计。然后通过计算每个块的权值并进行加权平均的方式获得整幅图像的颜色直方图。实验结果表明，本文算法能够高效、准确地检索出用户需要的相关图像。
2.算法原理
2.1.颜色直方图
颜色直方图是对图像中颜色出现频率的一种表示。它可以一定程度上反映出图像中的颜色信息。颜色直方图的计算步骤如下：
(1)根据颜色空间将图像划分成若干个颜色区域；
(2)对于每个区域，计算其中各颜色出现的频率；
(3)将各区域的颜色频率拼接成一个向量，即为颜色直方图。
在RGB颜色空间中，颜色直方图的计算可以采用以下步骤：
(1)将RGB值转化成HSV(Hue、Saturation、Value)值，其中H表示色相，S表示饱和度，V表示亮度；
(2)将H、S、V分别划分为若干个区间，统计每个区间内的像素点数；
(3)将各区间内的像素点数拼接成一个向量，即为颜色直方图。
2.2.分块处理
为了克服计算整幅图像颜色直方图的缺陷，本文算法采用分块处理的方法。将整幅图像分成若干个块，对每个块进行颜色直方图的计算。
具体步骤如下：
(1)将整幅图像分成$N$个大小相等的块，$N$可以根据实际情况设定；
(2)对于每个块中的像素点，计算其在颜色空间中所对应的颜色值，并根据颜色区间对其进行划分；
(3)对于每个块，计算出各个颜色区间内的像素点数，从而得到该块的颜色直方图。
2.3.视觉权值
为了考虑到不同区域对整幅图像的贡献程度，本文算法引入了视觉权值的概念。视觉权值是一个与图像内容相关的值，它反映了图像不同区域在视觉上的重要程度。
在本文算法中，视觉权值通过对图像块的纹理、颜色等特征进行分析获得。具体地，对于每个块，可以计算出其四个方向的梯度幅值和梯度方向直方图，并根据这些特征信息计算出该块的视觉权值。
2.4.加权平均
为了获得整幅图像的颜色直方图，本文算法将各个块的颜色直方图进行加权平均。具体地，每个块的权值即为其视觉权值，然后将块的权值和颜色直方图进行加权平均操作，得到整幅图像的颜色直方图。
3.实验结果
3.1.实验数据
本文算法的实验数据来自于标准的图像库，包含1000张不同场景的图像。其中，有600张作为训练集，另外400张作为测试集。
3.2.实验结果分析
本文算法在400张测试图像上的检索性能如图1所示。其中，横坐标为返回结果的个数，纵坐标为检索精度。实验结果表明，本文算法具有较好的检索性能，能够有效地检索出与用户需求相匹配的图像。
图1.本文算法在400张测试图像上的检索性能
此外，本文算法在计算颜色直方图时，采用分块处理和视觉权值的优化方法，使得算法计算速度相较于传统的整幅图像计算颜色直方图方法得到了提升。实验结果如图2所示。
图2.本文算法计算颜色直方图的时间消耗与传统方法的比较
4.结论
本文提出了一种基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索算法。该算法通过对图像进行分块处理，并考虑到各个块的视觉权值，能够更准确、高效地计算出整幅图像的颜色直方图。实验结果表明，本文提出的算法具有较好的检索性能和计算效率，能够为图像检索领域的研究提供参考。