0 引言

    隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)^[1]在諸多領(lǐng)域中的應(yīng)用變得越來(lái)越廣泛。但是圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像也大幅度增加，且內(nèi)容也愈加豐富多彩，這對(duì)于如何在大數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的檢索無(wú)疑帶來(lái)了一定的困難，且由于單一特征本身的局限性，這就使得基于單一的檢索系統(tǒng)精度不高，因而基于多特征融合的檢索方法已成為當(dāng)前主要研究的方向。

    當(dāng)前描述圖像內(nèi)容的主要索引特征是顏色、紋理、形狀和空間關(guān)系^[2-4]。其中顏色和紋理特征是應(yīng)用最為廣泛的兩個(gè)特征，在顏色特征方面，主要方法有顏色直方圖、顏色矩、顏色集法等^[5]。其中顏色直方圖^[6]在描述圖像整體特征時(shí)運(yùn)用較廣泛，但其缺乏顏色空間信息的描述，導(dǎo)致檢索精度不高。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，文獻(xiàn)[7]提出以顏色相關(guān)圖為特征的圖像檢索方法來(lái)描述顏色的空間信息，但是計(jì)算量大且空間相關(guān)性較弱。為此，文獻(xiàn)[8]在基元的基礎(chǔ)上提出基元自相關(guān)圖的檢索方法，但顏色空間相關(guān)性有待提高，且顏色索引誤差大、抗噪性差。為此，本文采用一種改進(jìn)的基元來(lái)描述顏色空間信息，以克服上述存在的問(wèn)題。

    在紋理特征方面，文獻(xiàn)[9]提出一種基于結(jié)構(gòu)量化的圖像檢索方法，文獻(xiàn)[10]提出一種基于結(jié)構(gòu)元的圖像檢索方法，該方法很好地描述圖像的紋理特征，且在一定程度上也表達(dá)了顏色和紋理特征之間的相關(guān)性。故在此基礎(chǔ)上，本文采用一種改進(jìn)的結(jié)構(gòu)元，使其在提取紋理特征時(shí)結(jié)構(gòu)的內(nèi)在連續(xù)性和空間表達(dá)性更強(qiáng)。

1 顏色空間的選取與量化

    根據(jù)人眼視覺(jué)特征先將圖像從RGB顏色模型經(jīng)過(guò)非線(xiàn)性變換^[11]成HSV模型，并將其非等間距量化為63種顏色，其中色調(diào)H分為7份，飽和度S分為3份，亮度V分為3份。將其合成一維特征矢量L，即：L=Q_SQ_VH+Q_VS+V，其中Q_S和Q_V都取3，故L=9H+3S+V，且L的取值范圍是[0，1，2，…，62]。

2 顏色代表值的確定

    本文采用3×3單元格將大小為M×N的圖像均勻劃分成(M/3)×(N/3)個(gè)子塊，其中每個(gè)子塊含有9個(gè)像素。為了降低計(jì)算復(fù)雜度和增強(qiáng)算法的抗噪性，本文利用(μ+σ，μ-σ)作為閾值的上下界進(jìn)行比較，其中μ和σ的計(jì)算公式如式(1)和(2)所示，若子塊內(nèi)像素顏色值大小在閾值范圍內(nèi)，則賦值為1；反之，賦值為0，最后統(tǒng)計(jì)該子塊中非零的個(gè)數(shù)，作為該子塊的顏色代表值。

其中，c(i，j)是像素點(diǎn)(i，j)的顏色值。 

    該方法的抗噪性更強(qiáng)，它可以解決顏色代表值受噪聲影響的問(wèn)題，具體如圖1所示。

3 基元自相關(guān)圖

    基元的類(lèi)型有很多，但通常將具有相同顏色值的兩個(gè)像素點(diǎn)構(gòu)成一種基元，正如文獻(xiàn)[8]中提出的4種基元一樣，如圖2所示。但是該4種基元在表達(dá)顏色空間信息時(shí)空間相關(guān)性不強(qiáng)，對(duì)此本文進(jìn)行改進(jìn)并提出一種內(nèi)在連續(xù)性和顏色空間相關(guān)性更強(qiáng)的基元，分別如圖3所示5種基元，圖中陰影表示這些像素的顏色代表值相等，且含有不同陰影的基元各代表不同的類(lèi)型。

    從左上角開(kāi)始，以2個(gè)子塊包含的像素為步長(zhǎng)，從左至右、從上到下移動(dòng)大小為3×3的基元，并檢測(cè)基元出現(xiàn)的類(lèi)型。其中經(jīng)基元檢測(cè)后只能保持基元像素的顏色代表值不變，而其他像素顏色代表值都置為0。待檢測(cè)結(jié)束后，按如下規(guī)則進(jìn)行組合：(1)若5個(gè)基元分量圖像中對(duì)應(yīng)位置的像素顏色代表值非零且都相等，則組合后仍為原值；(2)若其對(duì)應(yīng)位置的像素顏色代表值分別為非零值和零值，則組合后為原非零值。

    若其中一個(gè)顏色代表值為c的子塊A出現(xiàn)的概率為P(A)，如果任意一個(gè)與子塊A相鄰的子塊B，它的顏色代表值也為c，則由概率條件可得式(3)，其中P(B|A)表達(dá)了基元圖像的顏色空間特征，即基元自相關(guān)圖。

4 結(jié)構(gòu)元直方圖

    紋理特征也是表達(dá)圖像信息的一種重要方法，在文獻(xiàn)[10]提出一種結(jié)構(gòu)元直方圖的方法。其中含有5種結(jié)構(gòu)元，具體如圖4所示。為了更好地表達(dá)紋理特征的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性和適應(yīng)性，本文提出一種內(nèi)在連續(xù)性更強(qiáng)的結(jié)構(gòu)元，如圖5所示。

    從左上角開(kāi)始，以2個(gè)子塊包含的像素為步長(zhǎng)，從左至右、從上到下移動(dòng)大小為3×3的結(jié)構(gòu)元，檢測(cè)出基于每一種顏色代表值下的結(jié)構(gòu)元類(lèi)型。當(dāng)用本文的結(jié)構(gòu)元描述子檢測(cè)時(shí)可得到10張結(jié)構(gòu)元描繪子圖，并將其量化為結(jié)構(gòu)元直方圖。

    設(shè)|T_1，i|，|T_2，i|，|T_3，i|，|T_4，i|和|T_5，i|分別表示為在第i層中統(tǒng)計(jì)得到的結(jié)構(gòu)元類(lèi)型的個(gè)數(shù)，為了避免受圖像發(fā)生縮放而導(dǎo)致尺寸大小不同的影響，本文采用如下公式對(duì)其進(jìn)行歸一化處理：

其中，t_ki為歸一化后的值，k的值代表第k個(gè)結(jié)構(gòu)元，且k∈(1，5)；i的值代表子塊的顏色代表值，且i∈(0，9)。

    對(duì)于查詢(xún)圖像P的結(jié)構(gòu)元直方圖特征為P=(p₀，p₁，p₂，…，p₄₉)，圖像庫(kù)Q中每幅圖像的結(jié)構(gòu)元直方圖特征為Q=(q₀，q₁，q₂，…，q₄₉)，這樣相對(duì)于63維特征向量來(lái)說(shuō)，簡(jiǎn)化了計(jì)算量，同時(shí)該基元具有更強(qiáng)的空間性，所以能保證檢索的精度。本文采用式(6)來(lái)計(jì)算查詢(xún)圖像P和圖像庫(kù)Q中圖像的相似度。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本文采用的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)是由Corel-5000圖像庫(kù)中的6類(lèi)圖像構(gòu)成，其中包含人物、海灘、建筑、公交、美食和花卉，每類(lèi)未受噪聲的圖像各90幅，加噪后的圖像每類(lèi)10幅，總共600幅圖像。

    實(shí)驗(yàn)采用Windows XP操作系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)工具為Visual C++ 6.0。從每類(lèi)圖像中隨機(jī)抽取10幅圖像作為查詢(xún)圖像進(jìn)行檢索，總共進(jìn)行60次查詢(xún)，每次查詢(xún)都選取前15幅最相似的圖像作為實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。利用查準(zhǔn)率、平均排序比值作為實(shí)驗(yàn)性能的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于每類(lèi)圖像而言，將其10次查詢(xún)結(jié)果的查準(zhǔn)率平均值作為該類(lèi)圖像檢索結(jié)果的平均查準(zhǔn)率；對(duì)于平均排序比值S的定義如下：設(shè)在查詢(xún)后返回R幅圖像中含有M幅相關(guān)圖像、N幅實(shí)際相關(guān)圖像，ρ_r為相關(guān)圖像的排序號(hào)，則平均排序的計(jì)算公式如式(7)，若S的值越接近1，則排序效果越好。

    (1)實(shí)驗(yàn)1：本文首先應(yīng)該統(tǒng)計(jì)w₁和w₂值的變化對(duì)本文算法檢索效果的影響，從而確定最佳的加權(quán)值。表1統(tǒng)計(jì)了本文方法在不同權(quán)值下的圖像檢索平均查準(zhǔn)率。

    由表1可知，考慮到每類(lèi)語(yǔ)義圖像的平均查準(zhǔn)率，故當(dāng)w₁=0.6、w₂=0.4時(shí)，該方法的綜合平均查準(zhǔn)率最高。由于除了結(jié)構(gòu)元直方圖可以表達(dá)紋理信息外，基元自相關(guān)圖在一定程度上描述了紋理信息，因此這也解釋了w₁的值要盡量比w₂的值取大一些。此外，綜合這兩種特征對(duì)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像進(jìn)行檢索，具體統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

    (2)實(shí)驗(yàn)2：分別進(jìn)行4組對(duì)比實(shí)驗(yàn)：①以顏色自相關(guān)圖（CAC）為特征進(jìn)行圖像檢索；②以文獻(xiàn)[8]方法進(jìn)行圖像檢索；③以文獻(xiàn)[10]方法進(jìn)行圖像檢索；④以本文方法進(jìn)行圖像檢索。以海灘圖像為關(guān)鍵圖進(jìn)行4組實(shí)驗(yàn)的檢索結(jié)果分別如圖6(a)～圖6(d)所示。表3統(tǒng)計(jì)了4種檢索方法對(duì)海灘圖像經(jīng)過(guò)10次檢索后的結(jié)果，表4統(tǒng)計(jì)了4種檢索方法對(duì)圖像庫(kù)中各種圖像檢索后的結(jié)果。表5統(tǒng)計(jì)了4種檢索方法的平均查準(zhǔn)率和平均排序比值S。

    由表3可知，采用本文方法檢索時(shí)的平均查準(zhǔn)率最高，且平均排序比值S也最接近1，本文方法的總體效果最優(yōu)。由表4和表5的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，本文方法對(duì)相似圖像的查準(zhǔn)率和相似圖像輸出的排序值都有所提升，證明了本文方法的有效性。在表4中，由于海灘和建筑類(lèi)圖像顏色和紋理信息都比較復(fù)雜，因此海灘和建筑類(lèi)圖像在綜合兩者特征下檢索的提升效果最好；同時(shí)由于花卉主要含較為單一的顏色信息，且紋理信息不復(fù)雜，因此對(duì)于花卉類(lèi)圖像來(lái)說(shuō)，采用本文方法相較于顏色自相關(guān)圖、文獻(xiàn)[8]中方法來(lái)說(shuō)，其提升效果沒(méi)有其他組大，但總的來(lái)說(shuō)，在本文方法檢索下的查準(zhǔn)率和相似圖像輸出的排序值都有所提升。在表5中，本文算法的檢索效果要明顯優(yōu)于顏色自相關(guān)圖、文獻(xiàn)[8]、文獻(xiàn)[10]。綜上所述，本文算法有效地提高了圖像的檢索精度，改善了相關(guān)圖像的排序值，并具有很好的抗噪性。

6 結(jié)論

    本文首先將RGB圖像非等間距的量化為63種顏色，同時(shí)為了簡(jiǎn)化計(jì)算和減小顏色索引誤差，采用3×3單元格將圖像進(jìn)行不重疊分塊，然后又提出了用子塊顏色代表值代替顏色值的方法以增強(qiáng)算法的抗噪性，最后提取其基元自相關(guān)圖和結(jié)構(gòu)元直方圖特征，并且綜合這兩個(gè)特征進(jìn)行相似性度量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法有效地提高了檢索精度，改善了相關(guān)圖像的排序值，并具有較好的抗噪性。此外，對(duì)于如何將其他特征相結(jié)合起來(lái)，將是下一步研究的內(nèi)容。

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作者信息：

劉芳輝，郭  慧，張  培，周邵萍

（華東理工大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，上海200237）