基于直方图特征的图像搜索

[置顶] 基于直方图特征的图像搜索

分类： 图像处理2013-03-19
12:49 507人阅读 评论(9) 收藏 举报

图像搜索特征值直方图

目录(?)[+]

概述

2013-03-13 23:21 182人阅读 评论(0) 收藏 举报

出处：http://www.cnblogs.com/saintbird/archive/2008/10/07/1229154.html

最近一直在做数字图像处理方面的项目，其中基于内容的图像搜索是自己最感兴趣的一个方向，项目还在进行中，今天先对之前的工作做一个小结。

提到基于内容的图像搜索，就不能不提基于文本的图像搜索。 当前几乎所有的商用图像搜索引擎如Google、百度、雅虎等都是采用基于文本的检索方式，这种方式存在很大的弊端：首先图像一般都具有丰富的细节和它的引申意义，这是难以用文字描述出来的，仅靠几个关键字或简单的注释是远远不够的；其次，对同样一幅图像，每个人都会有不同的理解，这使得利用文本标注准确的响应用户查询非常困难；第三、对图像进行文本标注只能通过手工完成，这在图像数量较少时还基本可行，但如果图像数量增长过快或总量巨大时，依靠手工来完成文本的标注将变得十分困难。而基于内容的图像检索技术很好的解决了这些问题，通过提取图像本身的特征进行检索，获得的结果将是客观而全面的，并且整个过程都是计算机自动完成的，无需人工介入，速度和精度都有了很大提高。

什么是基于内容的图像搜索？举个简单的例子：某年某月某天，你在路上偶遇一ppmm，并用随身携带的手机拍了一张照片，可除了这张照片再没有其他任何的信息。这个时候如果有一个基于内容的图像搜索引擎，只需将手上的图片上传，系统会自动提取图片中的特征，然后自动寻找与该特征匹配的相关信息。嘿嘿，有了照片就有了一切。不过，这暂时还只是一个美好的梦想而已，基于内容的图像搜索目前还只停留在研发阶段，就技术成熟度来说，还只能应用于站内搜索，要想推到整个互联网，真的是路漫漫其修远兮。google做这项研究已经很多年了，一直到前不久发布的Picasa2上才发现与“基于内容的图像搜索”相关的一个功能，而且只是测试功能。有兴趣的朋友可以下载试用一下，该软件中的“按色彩搜索功能”就是基于内容的图像搜索算法中的一种。有兴趣的朋友还可以看看这个网站：http://www.like.com/，这表面上是个购物网站，但实际上完全是为了测试他们的图像检索功能而搭建的测试站，做得确实很不错。

基于内容的图像搜索技术早在70年代就有机构在做相关的研究，目前比较成功的有IBM的QBIC系统，Virage公司的图像检索系统，MIT的Photobook及美国加州大学开发的Chabot。基于内容的图像检索最关键的就是找到适合用于搜索的特征，常用的特征提取算法有：

基于颜色特征：颜色直方图、颜色集、颜色矩、颜色聚合向量、MEPG7颜色布局算子；

基于纹理特征：Tamura纹理特征、自回归纹理模型、Gabor变换、小波变换、MPEG7边缘直方图；

基于形状特征：傅立叶形状描述符、形状无关矩、小波轮廓描述符；

如果是视频文件的话，还有基于运动的特征提取算法，以上各种算法都有自己的优缺点，适用场合也不尽相同，通常需要多个特征组合在一起才能得到比较好的结果。

图像搜索现实的一般过程：

提取图像特征值→对特征值进行处理→匹配特征值

图像的特征值有很多，基于颜色特征，纹理特征，形状特征等，下面是基于图像颜色直方图特征的图像搜索。

(参考文章：http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7771651#comments )

原理

巴氏系数（Bhattacharyyacoefficient）算法



其中P, P’分别代表源与候选的图像直方图数据，对每个相同i的数据点乘积开平方以后相加

得出的结果即为图像相似度值（巴氏系数因子值），范围为0到1之间。为什么是到1之间，这是数学的问题，就不追究了。

步骤

一、 求源图像和要被搜索图像的直方图特征

二、 根据直方图特征，用巴氏系数算法求出源图像和要搜索图像的相似度

彩色图像的每个像素由red,green,blue三种组成，如何好地表示彩色图像的直方图更呢？一般有两种方式：

一种是用三维的直方图表示，这种方式简单明了，如hist[][]，hist[0][]表示red的直方图，hist[1][]表示green的直方图，hist[2][]表示blue的直方图;如一个像素为(156,72,89),则hist[0][156]++;
hist[0][72]++, hist[0][89]++;

另一种方式是降低灰度的级数，用一维直方图表示，如将256级的灰度降至16级，可用12位的int表示灰度值，前4位表示red,中间4们表示green,后面4位表示blue；一个像素为(156,72,89)，
r=156/16=9; g=72/16=4,b=89/16=5; index = r<<(2*4) | g<<4 | b; hist[index] ++;

源码

三维直方图表示

[java] view
plaincopyprint?

/**

* 求三维的灰度直方图

* @param srcPath

* @return

*/

public static double[][] getHistgram(String srcPath) {

BufferedImage img = ImageDigital.readImg(srcPath);

return getHistogram(img);

}

/**

* hist[0][]red的直方图，hist[1][]green的直方图，hist[2][]blue的直方图

* @param img 要获取直方图的图像

* @return 返回r,g,b的三维直方图

*/

public static double[][] getHistogram(BufferedImage img) {

int w = img.getWidth();

int h = img.getHeight();

double[][] hist = new double[3][256];

int r, g, b;

int pix[] = new int[w*h];

pix = img.getRGB(0, 0, w, h, pix, 0, w);

for(int i=0; i<w*h; i++) {

r = pix[i]>>16 & 0xff;

g = pix[i]>>8 & 0xff;

b = pix[i] & 0xff;

/*hr[r] ++;

hg[g] ++;

hb ++;*/

hist[0][r] ++;

hist[1][g] ++;

hist[2][b] ++;

}

for(int j=0; j<256; j++) {

for(int i=0; i<3; i++) {

hist[i][j] = hist[i][j]/(w*h);

//System.out.println(hist[i][j] + " ");

}

}

return hist;

}

public double indentification(String srcPath, String destPath) {

BufferedImage srcImg = ImageDigital.readImg(srcPath);

BufferedImage destImg = ImageDigital.readImg(destPath);

return indentification(srcImg, destImg);

}

public double indentification(BufferedImage srcImg, BufferedImage destImg) {

double[][] histR = getHistogram(srcImg);

double[][] histD = getHistogram(destImg);

return indentification(histR, histD);

}

public static double indentification(double[][] histR, double[][] histD) {

double p = (double) 0.0;

for(int i=0; i<histR.length; i++) {

for(int j=0; j<histR[0].length; j++) {

p += Math.sqrt(histR[i][j]*histD[i][j]);

}

}

return p/3;

}

/**

* 用三维灰度直方图求图像的相似度

* @param n

* @param str1

* @param str2

*/

public static void histogramIditification(int n, String str1, String str2) {

double p = 0;

double[][] histR = GreyIdentification.getHistgram(str1);

double[][] histD = null;

for(int i=0; i<n; i++) {

histD = GreyIdentification.getHistgram(str2 + (i+1) + ".jpg");

p = GreyIdentification.indentification(histR, histD);

System.out.print((i+1) + "--" + p + " ");

}

}

一维直方图表示

[b][java] view
plaincopyprint?

/**

* 求一维的灰度直方图

* @param srcPath

* @return

*/

public static double[] getHistgram2(String srcPath) {

BufferedImage img = ImageDigital.readImg(srcPath);

return getHistogram2(img);

}

/**

* 求一维的灰度直方图

* @param img

* @return

*/

public static double[] getHistogram2(BufferedImage img) {

int w = img.getWidth();

int h = img.getHeight();

int series = (int) Math.pow(2, GRAYBIT); //GRAYBIT=4;用12位的int表示灰度值，前4位表示red,中间4们表示green,后面4位表示blue

int greyScope = 256/series;

double[] hist = new double[series*series*series];

int r, g, b, index;

int pix[] = new int[w*h];

pix = img.getRGB(0, 0, w, h, pix, 0, w);

for(int i=0; i<w*h; i++) {

r = pix[i]>>16 & 0xff;

r = r/greyScope;

g = pix[i]>>8 & 0xff;

g = g/greyScope;

b = pix[i] & 0xff;

b = b/greyScope;

index = r<<(2*GRAYBIT) | g<<GRAYBIT | b;

hist[index] ++;

}

for(int i=0; i<hist.length; i++) {

hist[i] = hist[i]/(w*h);

//System.out.println(hist[i] + " ");

}

return hist;

}

public double indentification2(String srcPath, String destPath) {

BufferedImage srcImg = ImageDigital.readImg(srcPath);

BufferedImage destImg = ImageDigital.readImg(destPath);

return indentification2(srcImg, destImg);

}

public double indentification2(BufferedImage srcImg, BufferedImage destImg) {

double[] histR = getHistogram2(srcImg);

double[] histD = getHistogram2(destImg);

return indentification2(histR, histD);

}

public static double indentification2(double[] histR, double[] histD) {

double p = (double) 0.0;

for(int i=0; i<histR.length; i++) {

p += Math.sqrt(histR[i]*histD[i]);

}

return p;

}

/**

* 用一维直方图求图像的相似度

* @param n

* @param str1

* @param str2

*/

public static void histogramIditification2(int n, String str1, String str2) {

double p = 0;

double[] histR = GreyIdentification.getHistgram2(str1);

double[] histD = null;

for(int i=0; i<n; i++) {

histD = GreyIdentification.getHistgram2(str2 + (i+1) + ".jpg");

p = GreyIdentification.indentification2(histR, histD);

System.out.print((i+1) + "--" + p + " ");

}

}

效果

源图像(要搜索的图像)



要被搜索的图像



搜索的结果，相似度从大到小



分享到：

上一篇：基于内容的图像搜索