蘭　蓉, 賈世英

(西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院， 陜西 西安 710121)

基于紋理與顏色特征融合的刑偵圖像檢索算法

蘭蓉, 賈世英

(西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院， 陜西 西安 710121)

摘要:針對(duì)刑偵圖像檢索, 給出一種基于多方向多參數(shù)的灰度共生矩陣和HSV顏色矩的圖像特征提取算法。計(jì)算刑偵圖像8個(gè)方向上6個(gè)參數(shù),共48個(gè)特征值來表示圖像的紋理特征,分別計(jì)算圖像H、S和V通道的一階矩、二階矩和三階矩，作為圖像的顏色特征，并將紋理特征和顏色特征進(jìn)行融合以保證特征的全面性。對(duì)刑偵圖像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索試驗(yàn)，結(jié)果表明，相較于4參數(shù)的灰度共生矩陣法和小波變換融合顏色直方圖檢索方法，所給方法的各類圖像查準(zhǔn)率更高。以指紋類別為例，所給算法的查準(zhǔn)率為68%，高于4參數(shù)灰度共生矩陣算法的49%，和小波變換融合顏色直方圖檢索算法的53%。

關(guān)鍵詞:灰度共生矩陣；顏色特征；圖像檢索；相似性度量

現(xiàn)實(shí)生活中刑事案件不斷發(fā)生，導(dǎo)致刑偵圖像數(shù)據(jù)庫容量越來越大，人工在該數(shù)據(jù)庫中對(duì)犯罪證據(jù)的查找就越來越困難?；趦?nèi)容的圖像檢索是為了改善人工查找法耗時(shí)耗力的缺陷而提出的一種技術(shù)，主要依靠刑偵圖像的特征對(duì)刑偵圖像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索[1]，圖像特征有顏色特征和紋理特征。圖像顏色和紋理特征從圖像的視覺特征來描述圖像內(nèi)容。

顏色具有各種不同的空間分布，在很大程度上影響著人們對(duì)圖像的相似性識(shí)別。對(duì)顏色特征的提取方法主要有顏色直方圖法、顏色集法、顏色相關(guān)圖法等[2]。顏色矩[3]不但可以降低顏色特征量的維數(shù),還可以記錄顏色的空間信息,并且具有旋轉(zhuǎn)、縮放不變性等特點(diǎn)，能夠有效的描述圖像的顏色分布。

紋理具有各種各樣的結(jié)構(gòu)，如何表征圖像紋理并且對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確的分類是圖像檢索研究領(lǐng)域的一個(gè)重要方向。對(duì)紋理特征的描述分為四種方法[4]：信號(hào)處理法、模型法、統(tǒng)計(jì)法和結(jié)構(gòu)法。

統(tǒng)計(jì)方法基于像素點(diǎn)和其鄰域的灰度屬性,研究圖像紋理的統(tǒng)計(jì)特性,而灰度共生矩陣(GrayLevelCo-occurrenceMatrix，GLCM)[5]是統(tǒng)計(jì)法中一種最重要的方法，已經(jīng)成為應(yīng)用最廣泛的圖像紋理分析技術(shù)之一，應(yīng)用在如遙感影像紋理分析[6]和圖像分割[7]領(lǐng)域，但針對(duì)多類別刑偵圖像庫的檢索方法[7]還有待完善。

用灰度共生矩陣方法對(duì)紋理進(jìn)行分析，利用鄰域4個(gè)方向的灰度差值和4個(gè)參數(shù)，結(jié)合原影像可進(jìn)行圖像分類[8]。利用HSV顏色直方圖和小波變換進(jìn)行特征提取[9]，基于此的刑偵圖像檢索結(jié)果并不理想。這兩種方法在提取紋理特征時(shí)，提取到的紋理信息較少，不足以作為圖像分類和檢索的依據(jù)，效果有待提高。

本文擬對(duì)圖像信息提取方法加以改進(jìn)，計(jì)算灰度共生矩陣8個(gè)方向上的6個(gè)參數(shù)共48個(gè)特征值，來表示圖像的紋理特征，并融合低階顏色矩所提取的顏色特征作為圖像檢索的綜合特征，在相似性度量[10-11]時(shí)，討論歐氏距離對(duì)檢索結(jié)果的影響。

1顏色矩

HSV顏色空間與人的視覺特征對(duì)顏色的認(rèn)知更為符合，可將RGB顏色空間轉(zhuǎn)化為HSV顏色空間[9]，采用顏色矩來提取顏色特征。一階顏色矩

二階顏色矩

三階顏色矩

其中qij表示像素j的第i個(gè)顏色值，i=1代表H分量，i=2代表S分量，i=3代表V分量，n為圖像中像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

求出每個(gè)通道的一階、二階及三階顏色矩，將3個(gè)顏色通道的9個(gè)顏色矩作為顏色特征。

2灰度共生矩陣

2.1灰度共生矩陣原理

紋理是由灰度分布在空間位置上不斷交替變化而形成的，圖像空間中相隔一定距離的兩個(gè)像素之間存在一定的灰度空間關(guān)系?；叶鹊目臻g相關(guān)性可表示為紋理，灰度共生矩陣可用以描述紋理特征?；叶裙采仃囃ㄟ^用兩個(gè)相關(guān)像素的聯(lián)合概率密度，反映亮度的分布特性，是圖像亮度變化的二階統(tǒng)計(jì)特性。設(shè)一幅圖像用f(x,y)表示，其中，(x,y)表示像素坐標(biāo)，圖像大小為M×N，那么灰度共生矩陣可以表示為在角度θ方向上灰度值分別為f(x1,y1)=i和f(x2,y2)=j距離為d的頻率相關(guān)矩陣[7]

P=[pij(d,θ)]。

2.2紋理特征提取

圖像庫中所用圖片均為M×N大小的格式為RGB的圖片，特征提取步驟如下。

步驟1在計(jì)算圖像的灰度共生矩陣之前對(duì)其進(jìn)行灰度處理，即取各點(diǎn)的灰度值為

Lgray=0.30R+0.59G+0.11B。

步驟2為了減少計(jì)算量，對(duì)原始圖像進(jìn)行灰度級(jí)壓縮，將其均勻量化為16級(jí)，再進(jìn)行計(jì)算。

步驟3確定相鄰像素之間的角度θ。θ分別取0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°和315°。取值方式為

其中，Δx為x1到x2的水平距離，Δy為y1到y(tǒng)2的垂直距離。

步驟4確定相鄰像素之間的距離，距離為1時(shí)可以更具體的表現(xiàn)紋理分布信息，并且經(jīng)過試驗(yàn)驗(yàn)證距離為1檢索效果更好，所以選擇距離值為1。

步驟5在灰度共生矩陣的基礎(chǔ)上，計(jì)算可描述紋理特征的6個(gè)參數(shù)，分別是能量EASM、熵HEnt、慣性矩QCon、逆差距QIdm、相關(guān)指數(shù)ρCor和方差S。以L為灰度級(jí)數(shù)，則

其中

經(jīng)過步驟1到步驟5可以得到8個(gè)方向的48個(gè)特征值，將它們作為紋理特征。

3歸一化及相似度量

3.1特征的歸一化處理

提取到8個(gè)方向的6個(gè)參數(shù)以后會(huì)得到48個(gè)紋理特征值，結(jié)合9個(gè)顏色特征總共57個(gè)特征值，但是因?yàn)樘卣髦档臄?shù)量級(jí)不同，由此會(huì)對(duì)分類計(jì)算產(chǎn)生影響，所以先要對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

步驟1計(jì)算圖像庫中圖像的特征向量，用矩陣表示為

其中，r為圖像庫中圖像數(shù)目。

步驟2選擇矩陣F中每列的最大元素和最小元素，分別組成兩個(gè)向量，記為

(fK,1,fK,2,…,fK,57),

(fk,1,fk,2,…,fk,57)。

步驟3對(duì)i=1,2,…,r和j=1,2,…,57,利用

將F歸一化為

3.2相似性度量

采用歐氏距離相似性度量來衡量圖像之間的差異。設(shè)目標(biāo)圖像為T，圖像庫中的待檢索的圖像為P，它們的特征值分別表示為

λT=(t1,t2,…,t57),

λP=(p1,p2,…,p57),

其歐氏距離為

根據(jù)對(duì)所求得的目標(biāo)圖像與圖像庫中各待檢測圖像之間的歐氏距離由小到大進(jìn)行排序，從而得到檢索以后的圖像相似度排序，距離越小說明該兩幅圖像越相似。

4實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

實(shí)驗(yàn)用刑偵圖像庫所含類別有：指紋、腳印、作案工具、血跡、房屋、道路、門、車。圖像庫包含170張圖像，其中腳印30張，其它每類各20張，且均為現(xiàn)勘圖像[12]，來自真實(shí)案發(fā)現(xiàn)場。受拍攝條件影響，各類圖像質(zhì)量參差不齊。從刑偵圖像庫中選取一幅指紋圖像和一幅車輛圖像，作為目標(biāo)圖像，如圖1(a)和圖1(b)所示。

圖1　目標(biāo)圖像

4.1檢索結(jié)果

在針對(duì)圖1(a)的試驗(yàn)結(jié)果：用4參數(shù)灰度共生矩陣法[8]所得檢索效果如圖2(a)所示，前12幅圖像中有6幅是相關(guān)的；用小波變換融合顏色直方圖檢索方法[9]所得結(jié)果如圖2(b)所示，其中前12幅圖像中有7幅是相關(guān)的；用基于多方向多參數(shù)的灰度共生矩陣和HSV顏色矩的圖像特征提取算法，所得檢索結(jié)果如圖2(c)所示，前12幅圖像中檢索到有11幅是相關(guān)的。

針對(duì)圖1(b)的試驗(yàn)結(jié)果：用4參數(shù)灰度共生矩陣法[8]所得的檢索效果如圖3(a)所示，前12幅圖像中有5幅是相關(guān)的;用小波變換融合顏色直方圖檢索方法[9]所得結(jié)果如圖4(b)所示，其中前12幅圖像中有7幅是相關(guān)的；用基于多方向多參數(shù)的灰度共生矩陣和HSV顏色矩的圖像特征提取算法，所得檢索結(jié)果如圖3(c)所示，前12幅圖像中檢索到有9幅是相關(guān)的。

檢索結(jié)果顯示，基于多方向多參數(shù)的灰度共生矩陣和HSV顏色矩的圖像特征提取算法的檢索結(jié)果最好。

(a) 4參數(shù)灰度共生矩陣方法

(b) 小波變換融合顏色直方圖法

(c) 多方向多參數(shù)灰度共生矩陣和HSV顏色矩圖像特征提取

(a) 4參數(shù)灰度共生矩陣方法

(b) 小波變換融合顏色直方圖法

(c) 多方向多參數(shù)灰度共生矩陣和HSV顏色矩圖像特征提取

4.2查準(zhǔn)率

查準(zhǔn)率是評(píng)價(jià)圖像檢索方法優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)。查準(zhǔn)率指在檢索結(jié)束后得到的相關(guān)圖像數(shù)目與檢索到的總的圖片數(shù)的比值，比值越大，說明檢索效果越好。將檢索到圖像的前12幅進(jìn)行查準(zhǔn)率計(jì)算。

對(duì)于圖像庫中的170幅圖像進(jìn)行檢索，所得檢索后圖像的平均查準(zhǔn)率如表1所示。其中，方法1指4參數(shù)灰度共生矩陣檢索方法[8];方法2指小波變換融合顏色直方圖檢索方法[9];方法3指基于多方向多參數(shù)的灰度共生矩陣和HSV顏色矩的圖像特征提取算法。

表1　圖像平均查準(zhǔn)率

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，方法3的查準(zhǔn)率比另兩種方法更高，尤其對(duì)指紋類別圖像，因其紋理方向性較強(qiáng)，更適合使用方法3。

5結(jié)語

針對(duì)刑偵圖像檢索時(shí)提取特征較少問題，提出一種基于多方向多參數(shù)的灰度共生矩陣和HSV顏色矩的圖像特征提取算法，通過與4參數(shù)灰度共生矩陣檢索方法和小波變換融合顏色直方圖檢索方法相比較，可知所提方法對(duì)各類刑偵圖像的的查準(zhǔn)率更高。

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[責(zé)任編輯:瑞金]

Aretrievalalgorithmofforensicimagefusionbasedonfusioningtextureandcolorfeature

LANRong，JIAShiying

(SchoolofCommunicationandInformationEngineering,Xi’anUniversityofPostsandTelecommunications,Xi’an710121,China)

Abstract:For criminal investigation image retrieval, an image feature extraction algorithm based on multi direction and multi parameters gray level co-occurrence matrix and HSV color moment is proposed. 6 parameters in each of 8 directions on a criminal investigation image are calculated, thus, 48 feature values can be used to represent the texture feature of the image. The first, second and third moment of H, S, and V channel of the image are calculated, thus, 9 feature values can be used to discribe the color feature of the image. All these texture features and color features are fused together, thus, the image can be discribed more comprehensive. A retrieval test is done on the criminal investigation image database, and the results show that, compared with the four parameters gray level co-occurrence matrix algorithm and wavelet transform fusion color histogram retrieval algorithm, the proposed algorithm has the highest precision, as for fingerprint images, the precision by the improved algorithm is 68%, higher than 49% and 53% respectively by the other two algorithms.

Keywords:gray level co-occurrence matrix, color feature, image retrieval, similarity measure

doi:10.13682/j.issn.2095-6533.2016.02.011

收稿日期：2015-09-16

基金項(xiàng)目：陜西省教育廳科學(xué)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(15JK1658)

作者簡介：蘭蓉(1977-),女，副教授，從事智能信息處理研究。E-mail:ronglanlogic@163.com 賈世英(1989-)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)樾虃蓤D像處理及應(yīng)用。E-mail:jsy791737966@foxmail.com

中圖分類號(hào)：TN911.7

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-6533(2016)02-0057-06