摘  要： 针对单独用颜色特征并不能很好地表达图像内容的问题，提出了综合利用颜色和形状特征进行图像检索的方法。由于颜色直方图无法表达空间分布信息，因此采用的颜色特征为颜色自相关图，并对色调进行重叠量化。而形状特征采用边缘方向直方图，并对方向进行重叠量化。仿真实验表明，综合利用颜色和形状特征比单独用颜色和形状特征进行图像检索的效果要好，提高了图像检索的查准率。
关键词： 图像检索；主色调； 颜色自相关图；边缘方向直方图；相似性度量

　随着计算机技术和网络技术的快速发展以及多媒体和数码产品的推广应用，每天都会产生成千上万的图片，如何从这样海量的图像库中准确、快速地找到满足用户的图像就成为各界的热点问题。因此，人们提出了基于内容的图像检索技术。这种技术主要包括提取图像的底层特征，如颜色、纹理、形状和空间关系等[1-3]，以及将数据库中图像和查询图像在特征空间进行相似性匹配，检索出与样本相似的图像。
颜色和形状是图像最重要的两个视觉特征。本文分别对单独利用颜色和形状特征的检索进行了讨论，并对色调和边缘方向的量化进行了改进，引入了重叠量化，使量化结果更接近人类感知。在此基础上，提出了一种综合利用这两个特征进行检索的方法，并对图像进行了检索实验，取得了较满意的结果，验证了综合颜色和形状特征检索比单一特征检索的优越性。
　本文提出了基于颜色信息和形状信息的检索算法。该算法采用HSV颜色空间，对整幅图像采用主色调颜色自相关图[4]。而形状特征采用原始图像的二值边缘信息，这里采用边缘方向直方图[5]。综合利用颜色自相关图和边缘方向直方图来计算图像间的内容相似度，并进行图像检索。
1 利用颜色特征的检索算法
　RGB颜色空间不适用于人眼，因此在颜色空间上选择了符合人眼视觉感应的HSV模型。由于色度H对人眼的感觉贡献大，因此在HSV空间可充分发挥色度的作用。在颜色特征方面，颜色直方图在图像检索中被广泛采用，这是因为它具有平移、尺度和旋转不变性。颜色直方图无法表达图像的空间分布信息，因此存在完全不同的两幅图像可能具有相同的颜色直方图。为此，提取图像的颜色及其空间分布信息显得十分必要。本文的颜色特征采用颜色相关图。
　对于一幅图像I，颜色相关图是从联合概率分布的角度出发的，描述的是相隔距离为d像素的一对像素pi和pj，并分别具有颜色值ci和cj的出现概率Pr，其具体

　不难看出，本文算法能够较准确和高效地查找出用户所需内容相似的彩色图像，并且具有较好的查准率。这是因为该算法所选取的内容是图像的主色调相关图和边缘方向直方图，主色调相关图反映了图像的颜色空间特征，而边缘方向直方图反映了图像边缘的方向性。
　本文综合图像的主色调自相关图和图像的边缘方向直方图这两种图像特征提出了新的算法，仿真实验表明，该算法比单独用主色调自相关图算法和边缘方向直方图算法检索效果要好。将本文采用的图像特征与相互反馈的智能算法相结合，是下一步的研究目标。
参考文献
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