用VC++实现图像检索技术

一. 理论和方法介绍

　　a) 采用颜色检索方法的目的：

　　对多媒体数据的检索，早期的方法是用文本将多媒体数据进行标识，这显然不是基于多媒体信息本身内容的检索，对多媒体数据中包含的信息是一中及大的浪费；

　　基于内容的检索是多媒体数据库的关键技术，如何实现这块技术，是值得商榷的，而最好的方法是使用无需领域知识的检索方法，因此，基于颜色的方法就是实现的关键；

　　本文介绍了颜色直方图和颜色对方法在基于内容检索时的实现思路和理论；

　　其实颜色直方图简单来说，就是统计图像中具有某一特定颜色的象素点数目而形成的各颜色的直方图表示，不同的直方图代表不同图片的特征。

　　b) 利用颜色直方图进行检索：

　　该方法也可以应用于视频数据库的查询中，有以下三种方式：

　　（1）指明颜色组成--该法需要用户对图像中的颜色非常敏感，而且使用起来也不方便，检索的查准率和查全率并不高，因此文章中并未介绍该法的实现思路

　　（2）指明一幅示例图像--通过与用户确定的图像的颜色直方图的相似性匹配得到查询结果，这是文章介绍的两种方法的根本

　　（3）指明图像中一个子图--分割图像为各个小块，然后利用选择小块来确定图像中感兴趣的对象的轮廓，通过建立更复杂的颜色关系（如颜色对方法）来查询图像，该方法是文章的重心所在

　　c) 颜色直方图实现思路的介绍：

　　两图片是否相似可以采用欧氏距离来描述：

　　　Ed=(G,S)= (Ed越小相似度就越大)
　　检索后，全图直方图的相似度的定量度量可以用如下公式表示：

　　　Sim(G,S)=
　　　(N为颜色级数，Sim越靠近1两幅图片越相似)

　　可以对上面2中的公式加改进对某些相对重要的颜色乘上一个权重，就可以做寻找某一前景或组合的查询。

　　全图的颜色直方图算法过于简单，因此带来很多问题，如：可能会有两幅根本不同的图像具有完全一样的颜色直方图，不反映颜色位置信息，这样导致查准率和查全率都不高，因此问文章提出了一个改进，即将图像进行了分割，形成若干子块，这样就提供了一定程度的位置信息，而且可以对含用户感兴趣的子块加大权重，提高检索的查询智能性和查准查全率，相应的公式有，子块Gij与Sij的相似性度量为：

　　　
　　（P为所选颜色空间的样点数）

　　再引入子块权重Wij，选取L个最大的Sim值作Simk(Gk,Sk),就有：

　　　
（Wk 的选取应根据图像的特点决定，可以使图像中间或用户指定的区域权重大，以反映图像的位置信息）

　　d) 颜色对实现思路介绍：

　　主要目的：借助图像中相邻子块之间的颜色直方图的配对建模，实现对图像中的具体对象的查询，支持对象的移位、旋转和部分变形；

　　颜色对方法特别适合于对边界明显的对象的查询；

　　实现思路：计算用户输入图像的子块直方图片à用户选定包含查询对象的子块à计算这些子块与周围相邻的子块的颜色对表à将这些颜色对中差值小于某一域值的颜色对删除以消除颜色噪声à选取颜色对表中数值最大的几个颜色对做为图片的代表特征à搜索目标图像的每一子块的颜色对表寻找与这写代表颜色对的匹配à统计单一匹配次数à若有某一比例以上的颜色对匹配到，图像即被检索到。

　　相似性度量：
　　
　　　
　　（N为所用查询颜色对数目）
　　qj、gj：颜色对j在查询图像Q和目标图像G中出现的次数

　　查询时颜色对的匹配应该是不精确的，应该允许的误差为2%以内