应用研究
基于图片颜色特征的图像检索方法研究
刘颜华
(天津工业大学计算机科学与软件学院,天津300387)
数事执本与或用
摘要：传统的图像检索分类方法以关键宇为标准来分类，可以进行主观分避，查询结果准确率较差。基予图片频色特征进行图像检索 CBIR是利用图像具有的视觉效果特征进行图片查询检索的一种新技术。本文以在内容基础上进行图像检索作为研究对象,根据图片的题色特征对图片进行检索分奠，以用户上传的图片为根据，实现基于内容的图像检索。
关键词：基于内客；图像检案;CBIR
中图分类号：TP391.4 1绪论
文献标识码：A
利用搜索引擎，在互联网中对信息进行收集、分类，提取、组织和各种处理，同时用户可以检索相关数据，将信息进行导航。随着网络技术和存储技术的目新月异，图像可以更直观的反馈多媒体的各类信息，更加广泛的应用到生活的方方面面。但是如何在浩瀚的图片海洋里搜寻到真正对自已有价值的图片资料，进行有效检索和分类成为迫切需要解决的问题。
CBIR利用图像的内容进行分析，将颠色、文理、形状等各类空间因素的信息，将图像的特征进行分析索引。在视觉效果和语义特征这两个层次中，视觉上的图像查询检索，可以客观的将图像中的特征检索出来，例如通过颜色来判别图像之间的同样性；图像的检索的同样性可以利用
识别图像的技术来实现视党特征的检索查询。 2图像查询检索方法
图像查询检索的方法可以使用文本的图像检索的方式TBIR和基于内容的图像检索方法(CBIR)。前者利用文本描述图像的特征进行检索，输出结果的图像是由图像名称来决定的而不是内容，查询检索的正确率较低。后者根据图像的题色、致理、形状等进行分析和检索，将图像底层特征与图像关键词结合进行图像自动标注以提高准确率等。
2.1基于文本的图像信息检索TBIR
TBIR是基于文本为基础的信息查询检索的技术。在查
文章编号：1007-9416(2017)01-0060-02
询检索前，我们通常会对数据库中的图像进行标示，用简单的文字去描述图像的具体内容，利用编号的方式将数据库中的图像关联在一起。在图像进行查询检索时，其实是对图像描述数据库进行的操作，利用传统的查询方式和语言进行检索，在通过对查询出来的结果对应图像数据库中的标示输出最终的结果，
利用人工方式见多图像的标示实现了查询分类的方式，人工提取标识需要耗费大量的人力、提取过程存在着主观片面性，对图像语义依赖于不同的知识结构及理解能力等明显缺陷，
2.2基于内容的图像检索技术CBIR
基于内容的检索技术是以内容的描述作为基础。图像描述的内容有颜色、纹理、形状等视觉特征，还包含了对目标意义的复杂推理等的高层语义特征。检索进行查询的层次可分为基于原始数据的查询、基于特征的查询和基于语义的查询三类。
CBIR的核心是使用图像的视觉特征对图像进行查询检索。CBIR可以在图像的内容中找寻出线索，并不是直接在图像的文本描述朱查找，查询过程更加有效，适应性更强；CBIR其实是一种模糊匹配，查询条件查询出的结果可能挺多的，需要逐渐限制检索关键，最终确认查询结果；通过计算机自动化来实现特征的提取和查询索引的建立，用户可以根据自已的检索目标来引导查询过程，可以明显的
表122种主色调候选
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RGB 0, 0,0
192,192,192 255,255,255 252,230,201 255,0,0
255,127, 80 255，192，203 255,255,0 218,165,105 255,97,0 128,42,42
收稿日期:2016-12-21
十六进制#000000#COCOCO#FFFFFF#FCE6C9#FF0000#FF7F50#FFCOCB#FFFF00#DAA569#FF6100#802A2A
序号 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
RGB
210,105，30 255，125,64 240,230，140
0,0.255 0,255,255 8，46，84 0,255,0 160,32，240 102，51,0 204,204,102 102,51,153
作者简介：刘额华(198了一),男，汉族，河南开封人,天津工业大学硕士在读，研究方向：计算机技术。万方数据
十六进制#D2691E#FF7D40#F0E68C#0000FF#(0FFFF#082E54#0OFF00#A020F0#663300#Ccc66 669