潘紅艷

（浙江工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 寧波 315012）

1 圖像檢索發(fā)展背景

在互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的今天，網(wǎng)上的各種資源以驚人的速度增長，從龐大的信息資源中檢索中出用戶需要的信息變得尤為重要。圖像數(shù)據(jù)是其中重要的一類數(shù)據(jù)，它可以將內(nèi)容以最直觀的方式傳遞給人們。各類購物平臺的出現(xiàn)，也使得圖像數(shù)據(jù)量激增，用戶希望在浩瀚的圖像數(shù)據(jù)中快速找到自己需要的圖像。

圖像檢索是根據(jù)用戶的需求，在圖像數(shù)據(jù)庫中查找符合用戶需求的圖像。依據(jù)檢索機(jī)制的不同，圖像檢索分為基于文本的圖像檢索、基于內(nèi)容的圖像檢索和基于語義的圖像檢索。由于文本表達(dá)能力的局限性和文本標(biāo)注的歧義性，使得基于文本的圖像檢索的準(zhǔn)確性不高?；谡Z義的圖像檢索，檢索過程中需要提取圖像的高層語義，而圖像的語義提取很困難，且準(zhǔn)確性不高，這就限制了該檢索方法的準(zhǔn)確性。基于內(nèi)容的圖像檢索是以圖像的顏色、形狀、紋理來表達(dá)圖像特征，從而進(jìn)行相似性判斷和檢索。基于內(nèi)容的圖像檢索，由于計(jì)算簡單、檢索準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)，得到廣泛應(yīng)用。一幅圖像的內(nèi)容信息是非常豐富的，檢索過程中可以依靠一種特征，也可以聯(lián)合多個特征進(jìn)行檢索。本文選取圖像的顏色特征和邊緣特征，采用分層多特征融合策略，以提高檢索結(jié)果的準(zhǔn)確率和可靠性。

2 分層多特征融合的圖像檢索

在圖像檢索過程中，如果采用單一圖像特征而舍棄其他圖像特征，會導(dǎo)致對圖像信息的表達(dá)不夠全面，從而降低了檢索結(jié)果的準(zhǔn)確率和可靠性。針對這一問題，本文提出了如圖1所示的融合顏色特征和紋理特征的分層圖像檢索框架。

從圖1可以看出，在提取圖像特征時，先將RGB圖像映射到顏色空間（Hue，Saturation，Value，HSV），再分別提取待檢索圖像和數(shù)據(jù)庫圖像的顏色特征和紋理特征。在提取顏色特征時，采用顏色矩特征。在提取圖像的紋理特征時，采用灰度共生矩陣的方法。在顏色特征層和紋理特征層，分層分別計(jì)算檢索圖像和數(shù)據(jù)庫圖像的相似度，對分層計(jì)算出的相似度進(jìn)行融合，得到最終的相似度，依據(jù)相似度的大小，對檢索結(jié)果進(jìn)行排序和輸出。

圖1 分層多特征融合的圖像檢索框架

2.1 顏色特征的提取

顏色特征是圖像內(nèi)容特征中最豐富的一個視覺特征，具有大小不變性、方向不變性的特征。圖像顯示時，一般采用RGB模型。HSV模型是針對用戶觀感的一種顏色模型，H表示色調(diào)，用角度表示，范圍為0°～360°；S表示飽和度，表示顏色的鮮艷程度，取值范圍為0～1；V表示明度，取值范圍為0～1。色調(diào)、飽和度、明度與人眼對顏色的主觀認(rèn)識相對比較符合，能更好地反映人類對顏色的感知?；谝陨峡紤]，本文在提取圖像的顏色特征時，利用公式（1）～（3）將RGB模型轉(zhuǎn)換為HSV模型。

本文將H量化成16級，S量化成4級，V量化成4級，這樣得到256個不同的顏色值。顏色矩是一種簡單有效的顏色特征表示方法，向量的計(jì)算比較快，可以通過對像素顏色信息的統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到。顏色信息集中在圖像顏色的低階矩中，在圖像轉(zhuǎn)化為HSV模型后，本文選擇三階顏色矩特征作為圖像的顏色特征。

一階顏色矩表示均值，反映圖像的明暗程度，計(jì)算公式如式（4）所示。

二階顏色矩表示標(biāo)準(zhǔn)差，反映圖像顏色的分布范圍，計(jì)算公式如式（5）所示。

三階顏色矩表示方差，反映圖像顏色分布的對稱性，計(jì)算公式如式（6）所示。

Pi,j：顏色通道i中灰度為j的像素出現(xiàn)的概率。N：圖像中像素的個數(shù)。

圖像的顏色矩一共需要9個分量，即圖像的顏色特征表示為：

2.2 紋理特征的提取

在圖像檢索中紋理特征也是被廣泛使用的圖像特征，紋理特征表現(xiàn)為圖像內(nèi)容規(guī)則或部分規(guī)則的排列，它描述了圖像的表面和結(jié)構(gòu)屬性。灰度共生矩陣通過灰度的空間相關(guān)特性來描述紋理，反映不同像素相對位置的空間信息，本文選用灰度共生矩陣的方法來提取圖像的紋理特征。

本文灰度級取16級，選取了角二階矩（能量）、熵、慣性矩（對比度）、相關(guān)度4個紋理特征。在0°，45°，90°，135°方向上分別計(jì)算4個紋理特征，然后求取4個方向上的平均值，作為該紋理特征的值，由此得到4維紋理特征向量。如表1所示。

表1 鮮花圖紋理特征向量

表2 建筑圖紋理特征向量

2.3 分層相似度計(jì)算

經(jīng)過2.1和2.2的顏色特征提取和紋理特征提取后，得到9維顏色矩特征向量和5維紋理特征向量，本文對得到的顏色特征向量和紋理特征向量不進(jìn)行融合，而是在顏色特征層和紋理特征層，分層分別計(jì)算檢索圖像和數(shù)據(jù)庫圖像的相似度，采用一定的融合策略融合得到最終的相似度。

相似度的計(jì)算方法很多，本文采用Euclidean距離進(jìn)行相似度的計(jì)算。假設(shè)待檢索圖像和數(shù)據(jù)庫圖像的顏色特征相似度為Ci，紋理特征之間的相似度為Ti，則待檢索圖像和數(shù)據(jù)庫圖像之間的相似度如式（8）所示。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證本文提出的分層融合的圖像檢索技術(shù)的有效性，在自建小型圖像數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Matlab2016b，Win7操作系統(tǒng)。圖像數(shù)據(jù)庫中有自然風(fēng)光、昆蟲、魚、建筑、鮮花、汽車6類圖像，每類圖像200幅，共有圖像1 200幅。

以一幅花圖像為待檢索對象，執(zhí)行本文提出的分層多特征融合的檢索方法，結(jié)果如圖2所示。

圖2 檢索結(jié)果

與采用單一圖像特征的方法相比，本文提出的圖像檢索方法在圖像查準(zhǔn)率和查全率如圖3—4所示。

圖3 圖像檢索查準(zhǔn)率

圖4 圖像檢索查全率

4 結(jié)語

針對單一圖像特征檢索方法存在的不足，本文提出了一種分層多特征融合的圖像檢索技術(shù)，先將圖像映射到HSV空間，再分別提取圖像的顏色特征和紋理特征，提取顏色特征時采用了顏色矩特征，提取紋理特征時采用了灰度共生矩陣的方法。圖像特征提取后，對不同的特征分別分層進(jìn)行相似度計(jì)算，最后對相似度進(jìn)行融合。在自建小型數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法是有效的，能一定程度上提高圖像的查準(zhǔn)率和查全率。

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