圖像顏色檢索方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種圖像檢索方法和系統(tǒng)，涉及圖像處理領(lǐng)域。該方法包括：對圖像中像素的HSV顏色空間表示進行量化處理，獲得屬于0~N范圍內(nèi)的量化顏色值，其中,對色調(diào)值進行非均勻模糊量化；統(tǒng)計圖像像素的量化顏色值的直方圖，用圖像的像素總數(shù)進行歸一化處理，獲得圖像的顏色特征向量；將圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較以確定圖像的相似度。本發(fā)明的方法和系統(tǒng)以圖像量化后的顏色特征向量作為相關(guān)的判斷依據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中提取與查詢圖像顏色相關(guān)的圖像，使圖像檢索更加智能，顏色相關(guān)圖像的提取結(jié)果也更加準(zhǔn)確。通過采用離線模塊對數(shù)據(jù)庫圖像中的圖像提前進行處理，有效地提高了執(zhí)行速度。
【專利說明】圖像顏色檢索方法和系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種圖像顏色檢索方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著多媒體技術(shù)、數(shù)字成像技術(shù)和計算機技術(shù)應(yīng)用的快速發(fā)展，以及大容量存儲設(shè)備和數(shù)字化設(shè)備普及應(yīng)用，圖像和視頻數(shù)據(jù)呈現(xiàn)幾何式遞增趨勢，與此同時，出現(xiàn)了大容量的圖像/視頻數(shù)據(jù)庫。但是，數(shù)字成像設(shè)備本身沒有對圖像數(shù)據(jù)庫管理和查詢功能，如何從浩瀚的圖像數(shù)據(jù)庫中迅速、準(zhǔn)確的查找到所需要的數(shù)字圖像已經(jīng)成為近年來多媒體技術(shù)研究的熱點之一。圖像檢索技術(shù)的研究對多媒體數(shù)字圖書館、商標(biāo)版權(quán)管理和衛(wèi)星遙感地理信息系統(tǒng)等多個研究領(lǐng)域提供了有力的支持。
[0003]早在20世紀(jì)70年代末期，人們就提出了圖像檢索的方法，這種檢索方法是一種基于文本/數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的檢索技術(shù)，通過對描述圖像的關(guān)鍵詞或自由文本進行檢索。首先需要對數(shù)據(jù)庫中的圖像數(shù)據(jù)進行文本描述，查詢的過程是基于圖像描述文本的準(zhǔn)確匹配或概率匹配。然而，這一圖像檢索方法具有下述難以克服的缺點:1)通過人工進行標(biāo)注的手段主觀性很強，同一副圖像不同的人對其內(nèi)容可能會有不同的解釋，同一個描述詞匯也可能具有很多種不同的意思，而且不同國家不同民族很難用一種統(tǒng)一的語言對圖像進行解釋。2)由于數(shù)據(jù)規(guī)模的膨脹而造成人工標(biāo)注的開銷越來越難以承受。3)圖像的內(nèi)容比較豐富，具有“一圖千字”的特點，在一些情況下，用有限的文字根本無法清楚的表達(dá)圖像本身所表達(dá)的意思，尤其當(dāng)圖像蘊涵有某種深層含意的時候。4)盡管圖像的創(chuàng)建日期、格式信息、分辨率等很多參數(shù)信息，可以在一定程度上被自動化提取，并提供一些基本的索引線索，但基于文本內(nèi)容標(biāo)注的方法在對圖像視覺特征的相似性檢索上卻難以實現(xiàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的發(fā)明人發(fā)現(xiàn)上述現(xiàn)有技術(shù)中存在問題，并因此針對所述問題中的至少一個問題提出了一種新的技術(shù)方案。
[0005]本發(fā)明的一個目的是提供一種用于用于快速、準(zhǔn)確地進行圖像檢索的技術(shù)方案。
[0006]根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種圖像檢索方法，包括:獲得圖像中像素的色調(diào)、飽和度和亮度HSV顏色空間表示；對所述圖像中像素的HSV顏色空間表示進行量化處理，獲得屬于O、范圍內(nèi)的量化顏色值，N為自然數(shù)，其中，對色調(diào)值進行非均勻模糊量化；統(tǒng)計所述圖像像素的量化顏色值的直方圖，用所述圖像的像素總數(shù)進行歸一化處理，獲得所述圖像的顏色特征向量；將所述圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較以確定圖像的相似度。
[0007]可選地，對色調(diào)值進行非均勻模糊量化包括:在色調(diào)的交界處設(shè)置過渡區(qū)，如果色調(diào)值落在所述過渡區(qū)內(nèi)，則將所述色調(diào)值量化為與所述過渡區(qū)相關(guān)的色彩量化值的加權(quán)和，如果所述色調(diào)值沒有落在所述過渡區(qū)內(nèi)，則對所述色調(diào)值直接量化。
[0008]可選地，對色調(diào)值進行非均勻模糊量化包括:設(shè)置色調(diào)的多個量化邊界；在所述量化邊界的兩邊設(shè)置量化邊界過渡區(qū)，所述過渡區(qū)的大小和兩個相鄰量化邊界之間的范圍大小成正比；獲取所述過渡區(qū)的隸屬度函數(shù)，根據(jù)嶺型分布，求得色調(diào)值屬于過渡區(qū)的隸屬度函數(shù)值；如果像素點的色調(diào)值落在所述過渡區(qū)內(nèi)，則把所述像素點的色調(diào)值量化為與該過渡區(qū)相關(guān)的兩個色彩量化值的加權(quán)和，加權(quán)值為隸屬度函數(shù)值；如果像素點的色調(diào)值落在過渡區(qū)外，則根據(jù)色調(diào)值確定對應(yīng)的量化值。
[0009]可選地，N為36，所述量化邊界包括22、45、70、155、186、278、330。
[0010]可選地，該方法還包括:將所述圖像的像素由RGB顏色空間表示轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間表示，其中，色調(diào)的取值范圍為O到360，飽和度的取值范圍為O到I，亮度的取值范圍為O到I。
[0011]可選地，對所述圖像中像素的HSV顏色空間表示進行量化處理獲得屬于(Tn范圍內(nèi)的量化顏色值包括:若像素點的亮度值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為O ;若像素點的亮度值大于等于0.8，飽和度的值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為7 ;若像素點的亮度值在0.2和0.8之間，飽和度s的值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為亮度值的10倍減I并向下取整后的值；若像素點的亮度值大于等于0.2，飽和度的值大于等于
0.2，則像素點的量化顏色值由像素點的亮度值、飽和度值和色調(diào)值的量化值加權(quán)獲得。
[0012]可選地，若像素點的亮度值大于等于0.2，飽和度的值大于等于0.2、像素點的量化顏色值由像素點的亮度值、飽和度值和色調(diào)值的量化值加權(quán)獲得包括:若像素點的亮度值在0.2和0.7之間，則像素點的亮度值的量化值為O ;若亮度V的值在0.7和I之間，則像素點的亮度值的量化值為I ;若像素點的飽和度值在0.2和0.65之間，則像素點的飽和度值的量化值為O ;若像素點的飽和度值在0.65和I之間，則像素點的飽和度值的量化值為I ;對像素點的色調(diào)值進行非均勻模糊量化處理；像素點的量化顏色值由像素點的色調(diào)值、飽和度值、和亮度值的量化值加權(quán)得到:I=4H+2S+V+8，其中，I為量化顏色值，H為色調(diào)，S為飽和度，V為亮度。
[0013]可選地，將所述圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較以確定相似圖像包括:將所述圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較，根據(jù)顏色特征向量間的絕對值距離或者歐氏距離計算所述圖像和其他圖像的相似度。
[0014]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種圖像檢索系統(tǒng)，包括:顏色空間表示獲取模塊，用于獲得圖像中像素的色調(diào)、飽和度和亮度HSV顏色空間表示；顏色空間表示量化模塊，用于對所述圖像中像素的HSV顏色空間表示進行量化處理，獲得屬于(Tn范圍內(nèi)的量化顏色值，N為自然數(shù)，其中，對色調(diào)值進行非均勻模糊量化；顏色特征向量獲取模塊，用于統(tǒng)計所述圖像像素的量化顏色值的直方圖，用所述圖像的像素總數(shù)進行歸一化處理，獲得所述圖像的顏色特征向量；顏色特征向量比較模塊，用于將所述圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較以確定圖像的相似度。
[0015]可選地，所述顏色空間表示量化模塊包括:亮度量化單元，用于對亮度值進行量化獲得亮度量化值；飽和度量化單元，用于對飽和度值進行量化獲得飽和度量化值；色調(diào)量化單元，用于對色調(diào)值進行非均勻模糊量化獲得色調(diào)量化值；量化顏色值確定單元，用于根據(jù)像素的亮度值、飽和度值以及所述亮度量化值、飽和度量化值和色調(diào)量化值確定屬于(Tn范圍內(nèi)的像素的量化顏色值。
[0016]可選地，色調(diào)量化單元在色調(diào)的交界處設(shè)置過渡區(qū)，如果色調(diào)值落在所述過渡區(qū)內(nèi)，則將所述色調(diào)值量化為與所述過渡區(qū)相關(guān)的色彩量化值的加權(quán)和，如果所述色調(diào)值沒有落在所述過渡區(qū)內(nèi)，則對所述色調(diào)值直接量化。
[0017]可選地，色調(diào)量化單元用于設(shè)置色調(diào)的多個量化邊界；在所述量化邊界的兩邊設(shè)置量化邊界過渡區(qū)，所述過渡區(qū)的大小和兩個相鄰量化邊界之間的范圍大小成正比；獲取所述過渡區(qū)的隸屬度函數(shù)，根據(jù)嶺型分布，求得色調(diào)值屬于過渡區(qū)的隸屬度函數(shù)值；如果像素點的色調(diào)值落在所述過渡區(qū)內(nèi)，則把所述像素點的色調(diào)值量化為與該過渡區(qū)相關(guān)的兩個色彩量化值的加權(quán)和，加權(quán)值為隸屬度函數(shù)值；如果像素點的色調(diào)值落在過渡區(qū)外，則直接根據(jù)色調(diào)值確定對應(yīng)的量化值。
[0018]可選地，N為36，所述量化邊界包括22、45、70、155、186、278、330。
[0019]可選地，量化顏色值確定單元判斷若像素點的亮度值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為O ;若像素點的亮度值大于0.8，飽和度的值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為7 ;若像素點的亮度值在0.2和0.8之間，飽和度的值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為亮度值的10倍減I并向下取整后的值；若像素點的亮度值大于等于0.2，飽和度的值大于等于0.2，則像素點的量化顏色值由所述亮度量化單元獲得像素點的亮度量化值、所述飽和度量化單元獲得飽和度量化值和所述色調(diào)量化單元獲得的色調(diào)量化值的加權(quán)獲得像素點的量化顏色值。
[0020]可選地，若像素點的亮度值大于等于0.2，飽和度s的值大于等于0.2，則所述亮度量化單元判斷若像素點的亮度值在0.2和0.7之間，則像素點的亮度值的量化值為0，若亮度V的值在0.7和I之間，則像素點的亮度值的量化值為I ;所述飽和度量化單元判斷若像素點的飽和度值在0.2和0.65之間，則像素點的飽和度值的量化值為0，若像素點的飽和度值在0.65和I之間，則像素點的飽和度值的量化值為I ;所述色調(diào)量化單元對像素點的色調(diào)值進行非均勻模糊量化處理。
[0021]可選地，顏色空間表示獲取模塊，將所述圖像的像素由RGB顏色空間表示轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間表示，其中，色調(diào)的取值范圍為O到360，飽和度的取值范圍為O到I，亮度的取值范圍為O到I。
[0022]可選地，顏色特征向量比較模塊將所述圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較，根據(jù)顏色特征向量間的絕對值距離或者歐氏距離計算所述圖像和其他圖像的相似度。。
[0023]本發(fā)明的一個優(yōu)點在于，以圖像量化后的顏色特征向量作為圖像相似度的判斷標(biāo)準(zhǔn)，直接利用了圖像的內(nèi)容信息，無需人工對圖像進行描述，使圖像檢索更加快速，顏色相關(guān)圖像的提取結(jié)果也更加準(zhǔn)確。
[0024]通過以下參照附圖對本發(fā)明的示例性實施例的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征及其優(yōu)點將會變得清楚。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0025]構(gòu)成說明書的一部分的附圖描述了本發(fā)明的實施例，并且連同說明書一起用于解釋本發(fā)明的原理。
[0026]參照附圖，根據(jù)下面的詳細(xì)描述，可以更加清楚地理解本發(fā)明，其中:
[0027]圖1示出本發(fā)明的圖像檢索方法的一個實施例的流程圖。[0028]圖2示出本發(fā)明的圖像檢索系統(tǒng)的一個實施例的總體結(jié)構(gòu)及工作流程圖。
[0029]圖3示出本發(fā)明的顏色空間轉(zhuǎn)換的一個例子的流程圖。
[0030]圖4示出本發(fā)明的一個實施例中顏色量化主流程圖。
[0031]圖5示出本發(fā)明的一個實施例中彩色區(qū)域量化流程圖。
[0032]圖6示出本發(fā)明的一個實施例中色調(diào)模糊量化流程圖。
[0033]圖7示出本發(fā)明的圖像檢索系統(tǒng)的一個實施例的結(jié)構(gòu)圖。
[0034]圖8示出本發(fā)明的圖像檢索系統(tǒng)的另一個實施例的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0035]現(xiàn)在將參照附圖來詳細(xì)描述本發(fā)明的各種示例性實施例。應(yīng)注意到:除非另外具體說明，否則在這些實施例中闡述的部件和步驟的相對布置、數(shù)字表達(dá)式和數(shù)值不限制本發(fā)明的范圍。
[0036]同時，應(yīng)當(dāng)明白，為了便于描述，附圖中所示出的各個部分的尺寸并不是按照實際的比例關(guān)系繪制的。
[0037]以下對至少一個示例性實施例的描述實際上僅僅是說明性的，決不作為對本發(fā)明及其應(yīng)用或使用的任何限制。
[0038]對于相關(guān)領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的技術(shù)、方法和設(shè)備可能不作詳細(xì)討論，但在適當(dāng)情況下，所述技術(shù)、方法和設(shè)備應(yīng)當(dāng)被視為授權(quán)說明書的一部分。
[0039]在這里示出和討論的所有示例`中，任何具體值應(yīng)被解釋為僅僅是示例性的，而不是作為限制。因此，示例性實施例的其它示例可以具有不同的值。
[0040]應(yīng)注意到:相似的標(biāo)號和字母在下面的附圖中表示類似項，因此，一旦某一項在一個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進行進一步討論。
[0041]圖1示出本發(fā)明的圖像檢索方法的一個實施例的流程圖。
[0042]如圖1所示,步驟102,獲得圖像中像素的色調(diào)(Hue) h、飽和度(Saturation) s和亮度(Value)v的HSV顏色空間表示。圖像的顏色空間有很多種，例如RGB、YIQ、YUV、YCbCr、YES，還有面向色調(diào)的由顏色心理三屬性表示的顏色空間HIS、HSV、HSL、HSB、TSL等。HSV顏色空間表示采用色調(diào)H、飽和度S和亮度V分離的方式實現(xiàn)了對顏色的定量描述，更為準(zhǔn)確地反映了人類視覺系統(tǒng)對色彩的理解方式，對圖像區(qū)分度較好。對于通過其他顏色空間表示的圖像，可以通過各個顏色空間間的轉(zhuǎn)換公式轉(zhuǎn)換為HSV。具體的轉(zhuǎn)換實現(xiàn)可以參見相關(guān)技術(shù)文獻(xiàn)的介紹，為簡潔起見在此不進行詳細(xì)描述。
[0043]步驟104,對圖像中像素的HSV顏色空間表示進行量化處理,獲得屬于0-Ν范圍內(nèi)的量化顏色值，N為自然數(shù)，其中，對色調(diào)h進行非均勻模糊量化。通過量化處理，減小圖像像素的維度表示，便于后續(xù)比較處理。N例如取36、48、64、108、128、256 等多種選擇。
[0044]步驟106，統(tǒng)計圖像像素的量化顏色值的直方圖，用圖像的像素總數(shù)進行歸一化處理，獲得圖像的顏色特征向量。將通過上述處理獲得的特征向量作為該圖像的特征表示。
[0045]步驟108，將圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較以確定圖像的相似度。例如，可以采用顏色特征向量間的歐式距離等方式來表示兩個圖像間的相似度，也可以采用絕對值距離作為計算相關(guān)性的標(biāo)準(zhǔn)來計算圖像的顏色相關(guān)性。
[0046]上述實施例中，以圖像量化后的顏色特征向量作為相關(guān)的判斷標(biāo)準(zhǔn)，在數(shù)據(jù)庫中提取與查詢圖像顏色相關(guān)的圖像。直接利用了圖像的內(nèi)容信息，無需人工對圖像進行描述，使圖像檢索系統(tǒng)更加智能，顏色相關(guān)圖像的提取結(jié)果也更加準(zhǔn)確。采用模糊量化的方式對色調(diào)h進行量化處理，充分考慮到色調(diào)h量化邊界附近處顏色的相似性和連續(xù)性，減少量化誤差。
[0047]圖2示出本發(fā)明的圖像檢索系統(tǒng)的一個實施例的工作流程圖。在該實施例中，該系統(tǒng)包括離線處理模塊21和在線處理兩個模塊22。
[0048]其中，離線處理模塊21負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)庫中的圖像進行處理，為數(shù)據(jù)庫中的每一幅圖像產(chǎn)生相應(yīng)的顏色特征描述向量，將圖像的顏色特征描述向量和圖像一起對應(yīng)存儲于數(shù)據(jù)庫中。進行后續(xù)的特征比較時可以直接導(dǎo)入圖像的顏色特征向量，無需對圖像進行特征向量提取的重復(fù)處理，以提高系統(tǒng)的執(zhí)行速度。離線處理模塊21的工作流程包括數(shù)據(jù)庫圖像讀取211a、圖像顏色空間轉(zhuǎn)換212a、顏色模糊量化處理213a、顏色特征描述214a并生成顏色特征向量文件。具體介紹如下:
[0049]步驟211a，數(shù)據(jù)庫圖像讀取。獲取數(shù)據(jù)庫中圖像的名稱，形成圖像名稱列表?？梢杂嬎銛?shù)據(jù)庫中所包含圖像的總數(shù)M，并使用I~M分別標(biāo)記數(shù)據(jù)庫中的圖像，也可以根據(jù)圖像其他唯一標(biāo)識來表示各個圖像。根據(jù)標(biāo)記號，依次將數(shù)據(jù)庫中的圖像讀入離線處理模塊。讀入的圖像在系統(tǒng)中例如使用RGB顏色空間表示。
[0050]步驟212a，圖像顏色空間轉(zhuǎn)換。相比RGB顏色空間，HSV可以更好的數(shù)字化處理顏色。在進行量化之前先對圖像進行顏色空間轉(zhuǎn)換，由RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間。圖像顏色空間轉(zhuǎn)換完成之后，圖像的每一個像素點使用色調(diào)h、飽和度s和亮度V進行表示，其中h的取值范圍為O到360，s的取值范圍為O到1，V的取值范圍為O到I。
[0051]步驟213a，顏色模糊量化處理。彩色圖像的顏色是非常豐富的，一幅真彩圖像例如可以具有256*256*256種不同的顏色，直接進行顏色比對時計算量非常大?？紤]到人眼對顏色的分辨率是有限的，即在某個范圍內(nèi)，人眼對顏色的變化不敏感甚至無法覺察，可以使用顏色量化的方式減少顏色總數(shù)，從而減少顏色特征的維數(shù)，縮短顏色比對的計算時間。一般而言，在視覺特征中，顏色之間的差異主要由顏色色調(diào)的差異所體現(xiàn)。為減少計算復(fù)雜度，在進行顏色量化時只對色調(diào)h分量進行模糊量化，s和V分量采用直接量化的方式進行處理。所謂的模糊量化就是在色調(diào)的交界處設(shè)置過渡區(qū)，對于給定的h值，如果落在過渡區(qū)內(nèi)，則認(rèn)為該像素的顏色量化存在模糊性，就把其量化為與該過渡區(qū)相關(guān)的幾個色彩量化值的加權(quán)和，而對于沒有落在過渡區(qū)內(nèi)的像素則采用直接量化的方法進行量化。在對圖像進行顏色模糊量化處理之后，每一個像素點量化后顏色值的取值范圍在0-Ν-1之間。
[0052]步驟214a，顏色特征描述。統(tǒng)計量化圖像中的顏色值分別為O到N — I的像素數(shù)量，并用圖像的像素總數(shù)進行歸一化處理，便形成了該圖像的N維顏色特征描述向量。
[0053]數(shù)據(jù)庫中的圖像經(jīng)上述步驟處理完成之后，將所形成的圖像顏色特征描述向量和圖像的名稱一起保存到數(shù)據(jù)庫圖像顏色特征描述向量文件，對數(shù)據(jù)庫中所有的圖像完成處理。離線處理模塊負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)庫中的圖像進行處理，為數(shù)據(jù)庫中的每一幅圖像產(chǎn)生相應(yīng)的顏色特征描述向量，將顏色特征描述向量和圖像一起對應(yīng)存儲于數(shù)據(jù)庫中。進行后續(xù)的特征比較時可以直接導(dǎo)入圖像的顏色特征向量，無需對圖像進行在線處理，以提高系統(tǒng)的執(zhí)行速度。
[0054]在線處理模塊22負(fù)責(zé)從終端獲取查詢圖像，對查詢圖像進行處理之后形成顏色特征描述向量，與數(shù)據(jù)庫中圖像的顏色特征向量進行比對，從數(shù)據(jù)庫中選取與查詢圖像顏色相似性最高的圖像，并將最終結(jié)果顯示到終端。線處理模塊22工作流程包括查詢圖像獲取21 Ib、圖像顏色空間轉(zhuǎn)換212b、顏色模糊量化處理213b、顏色特征描述214b、特征比較215和提取結(jié)果顯示216，詳細(xì)介紹如下:
[0055]步驟211b，查詢圖像獲取。從終端獲取圖像，讀入在線處理模塊。讀入的圖像在系統(tǒng)中例如使用RGB顏色空間進行表示的。
[0056]步驟212b，圖像顏色空間轉(zhuǎn)換，由RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間。圖像顏色空間轉(zhuǎn)換完成之后，圖像的每一個像素點使用色調(diào)h、飽和度s和亮度V進行表示，其中h的取值范圍為O到360，s的取值范圍為O到1，V的取值范圍為O到I。
[0057]步驟213b，顏色模糊量化處理。根據(jù)HSV顏色空間的色彩屬性，對色調(diào)h分量進行模糊量化，s和V分量采用直接量化的方式進行處理。在對圖像進行顏色模糊量化處理之后，每一個像素點量化后顏色值的取值范圍在0-Ν-1之間。
[0058]步驟214b，顏色特征描述。統(tǒng)計量化圖像中的顏色值分別為O到N-1的像素數(shù)量，并用圖像的像素總數(shù)進行歸一化處理，形成N維的查詢圖像顏色特征描述向量。
[0059]步驟215，特征比較。讀入離線模塊中生成的數(shù)據(jù)庫圖像顏色特征描述向量文件，使用獲得的查詢圖像顏色特征描述向量與所述文件進行比較，采用絕對值距離作為計算相關(guān)性的標(biāo)準(zhǔn)，計算查詢圖像和數(shù)據(jù)庫中每一幅圖像的顏色相關(guān)性。
[0060]步驟216，提取顏色相關(guān)圖像，進行結(jié)果顯示。對步驟215中得到的查詢圖像和數(shù)據(jù)庫中每一幅圖像的顏色相關(guān)性從大到小進行排序，選取相關(guān)性最高的前幾幅圖像，并在數(shù)據(jù)庫圖像顏色特征描述向量文件中獲取這些圖像的名稱。根據(jù)名稱，從數(shù)據(jù)庫中調(diào)取相應(yīng)的圖像并發(fā)送到終端進行提取結(jié)果顯示。
[0061]上述實施例中，系統(tǒng)通過離線處理模塊對數(shù)據(jù)庫圖像中的圖像進行處理，為數(shù)據(jù)庫中的每一幅圖像生成對應(yīng)的顏色特征描述向量，并將該向量和圖像的名稱一起保存到數(shù)據(jù)庫圖像顏色特征描述向量文件中。當(dāng)使用查詢圖像進行顏色相關(guān)圖像提取操作時，可以直接讀入數(shù)據(jù)庫圖像顏色特征描述向量文件進行特征對比，無需對數(shù)據(jù)庫圖像進行在線處理，可以有效地提高系統(tǒng)的執(zhí)行速度。
[0062]在一個實施例中，在HSV顏色空間中將彩色圖像量化為36種顏色值，并利用模糊控制消除由邊界不連續(xù)性造成的量化誤差，統(tǒng)計圖像量化后的顏色直方圖，作為顏色特征從數(shù)據(jù)庫中提取與查詢圖像顏色相關(guān)的圖像。
[0063]下面結(jié)合圖3至圖6為例介紹其中的主要步驟。
[0064]圖3示出本發(fā)明的顏色空間轉(zhuǎn)換的一個例子的流程圖，轉(zhuǎn)換的主要步驟如下:
[0065]步驟3a，亮度V的轉(zhuǎn)換。對像素點R、G、B三個通道的值進行比較，選取三個通道中的最大值，使用255作為亮度的歸一化參數(shù)進行歸一計算，即可得到HSV空間中亮度V的值，其取值范圍在O到I之間。
[0066]步驟3b，飽和度s的轉(zhuǎn)換。在圖像中，對每一個像素點分別計算其R、G、B三個通道值的和，選取和的最大值作為飽和度的歸一化參數(shù)。在計算單個像素點的飽和度s時，選取該像素點R、G、B三個通道值中的最大值和最小值，對它們的差使用上述歸一化參數(shù)進行歸一計算，即可得到HSV空間中飽和度s的值，其取值范圍在O到I之間。
[0067]步驟3c，色調(diào)h的轉(zhuǎn)換。HSV空間中色調(diào)h的值是一個取值范圍在O到360之間的角度，通過對由R、G、B三個通道值構(gòu)成的參數(shù)進行反余弦計算而得出。如果像素點的B通道值小于等于G通道值，直接對該參數(shù)進行反余弦計算即可得到HSV空間中色調(diào)h的值。如果像素點的B通道值大于G通道值，則需要用360減去進行反余弦計算的結(jié)果才可得到HSV空間中色調(diào)h的值。
[0068]需要指出，步驟3a、3b、和3c可以順序執(zhí)行或者并行處理，各個步驟之間的順序也不作限制。
[0069]彩色圖像的顏色是非常豐富的，一幅真彩圖像就可以具有256*256*256種不同的顏色，直接進行顏色比對時計算量非常大?？紤]到人眼對顏色的分辨率是有限的，即在某個范圍內(nèi)，人眼對顏色的變化不敏感甚至無法覺察，可以使用顏色量化的方式減少顏色總數(shù)，從而減少顏色特征的維數(shù)，縮短顏色比對的計算時間。一般而言，在視覺特征中，顏色之間的差異主要由顏色色調(diào)的差異所體現(xiàn)。為減少計算復(fù)雜度，在進行顏色量化時只對色調(diào)h分量進行模糊量化，s和V分量采用直接量化的方式進行處理。
[0070]圖4示出本發(fā)明的一個實施例中顏色量化主流程圖，顏色量化的主要步驟如下:
[0071]步驟401，判斷亮度V的值是否小于0.2 ;如果亮度V的值小于0.2，則表示該像素點顏色的亮度非常低，在此區(qū)間內(nèi)的像素點處于黑色區(qū)域，量化后的顏色值I用O表示(步驟402);如果亮度V的值大于等于0.2，則繼續(xù)步驟403。
[0072]步驟403，判斷飽和度s是否小于0.2 ;如果飽和度s的值大于等于0.2，表示在此區(qū)間內(nèi)的像素點處于彩色區(qū)域，量化后的顏色值I由下述亮度V、飽和度s和色調(diào)h的量化值加權(quán)得出(步驟407)，稍后參考圖5具體介紹彩色區(qū)域中量化顏色值的獲得。如果飽和度s的值小于0.2，則繼續(xù)步驟404。
[0073]步驟404,判斷亮度V的值是否小于0.8 ;如果亮度V的值小于0.8,則表示在此區(qū)間內(nèi)的像素點處于灰色區(qū)域，而且亮度V越大，灰色越淺，量化后的顏色值I由亮度V的10倍減I并向下取整后的值進行表示(步驟405);如果亮度V的值大于0.8，表示在此區(qū)間內(nèi)的像素點處于白色區(qū)域，量化后的顏色`值I用7表示(步驟406)。圖5介紹了彩色區(qū)域量化一個例子的流程圖。
[0074]如圖5所示，步驟501，亮度量化。若亮度V的值在0.2和0.7之間，則其量化值為
O;若亮度V的值在0.7和I之間，則其量化值為I。
[0075]步驟502，飽和度量化。若飽和度s的值在0.2和0.65之間，則其量化值為O ;若飽和度s的值在0.65和I之間，則其量化值為I。
[0076]步驟503，色調(diào)量化。由于一般顏色空間對人眼感知來說并不均勻，為了能夠更好的符合人眼視覺感受，對色調(diào)h分量進行的量化采用非均勻模糊量化，稍后結(jié)合圖6詳細(xì)介紹色調(diào)h分量量化的一種具體實現(xiàn)。
[0077]步驟504，量化顏色值I由h、S、V的量化值加權(quán)得到:
[0078]I=4H+2S+V+8 (I)
[0079]其中，I為量化顏色值，H為色調(diào)的量化值，S為飽和度的量化值，V為亮度的量化值。
[0080]圖6介紹了色調(diào)模糊量化的一個例子的流程圖，該例子中，量化顏色值取值0-35。具體的步驟如下:
[0081]步驟601，設(shè)置量化邊界:選取22、45、70、155、186、278、330作為色調(diào)h的量化邊界。
[0082]步驟602，設(shè)置量化邊界過渡區(qū):在選取的量化邊界的兩邊設(shè)置量化邊界過渡區(qū)。過渡區(qū)的大小和兩個相鄰量化邊界之間的范圍大小成正比。
[0083]步驟603，獲取過渡區(qū)隸屬度函數(shù):根據(jù)嶺型分布，求得色調(diào)h屬于過渡區(qū)的隸屬度函數(shù)。在邊界處的色調(diào)h對于相鄰兩區(qū)的隸屬度函數(shù)都是0.5。
[0084]步驟604，判斷像素點的色調(diào)h值是否落在過渡區(qū)內(nèi)？如果是，則，繼續(xù)步驟605，否則，繼續(xù)步驟606。 [0085]步驟605，若像素點的色調(diào)h值落在過渡區(qū)內(nèi)，則認(rèn)為該像素的顏色量化存在模糊性，就把其量化為與該過渡區(qū)相關(guān)的兩個色彩量化值的加權(quán)和，加權(quán)值即為步驟603中求得的隸屬度函數(shù)值。這樣邊界兩邊的量化值都對當(dāng)前量化值產(chǎn)生了影響。
[0086]步驟606，若像素點的色調(diào)h值落在過渡區(qū)外，則認(rèn)為該像素的顏色量化不存在模糊性，直接根據(jù)色調(diào)h的值找到對應(yīng)的量化值即可。
[0087]在對圖像進行顏色模糊量化處理之后，每一個像素點量化后顏色值的取值范圍在0-35之間。統(tǒng)計量化圖像中的顏色值分別為O到35的像素數(shù)量，并用圖像的像素總數(shù)進行歸一化處理，便形成了該圖像的36維顏色特征描述向量。
[0088]上述實施例中提供一種使用模糊量化處理過的顏色特征進行相關(guān)圖像提取的方法，克服基于文本標(biāo)注的圖像檢索技術(shù)的缺點和不足，用于幫助人們快速、準(zhǔn)確的從大容量圖像庫中提取與查詢圖像顏色相關(guān)的圖像。
[0089]圖7示出本發(fā)明的圖像檢索系統(tǒng)的一個實施例的結(jié)構(gòu)圖。如圖7所示，該圖像檢索系統(tǒng)包括:顏色空間表示獲取模塊71，用于獲得圖像中像素的色調(diào)、飽和度和亮度的HSV顏色空間表示；顏色空間表示量化模塊72，用于對圖像中像素的HSV顏色空間表示進行量化處理，獲得屬于0-Ν范圍內(nèi)的量化顏色值，N為自然數(shù)，其中，對色調(diào)值進行非均勻模糊量化；顏色特征向量獲取模塊73，用于統(tǒng)計圖像像素的量化顏色值的直方圖，用圖像的像素總數(shù)進行歸一化處理，獲得圖像的顏色特征向量；顏色特征向量比較模塊74，用于將圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較以確定圖像的相似度。在一個實施例中，顏色空間表示獲取模塊，將圖像的像素由RGB顏色空間表示轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間表示，其中，色調(diào)的取值范圍為O到360，飽和度的取值范圍為O到I，亮度的取值范圍為O到I。
[0090]圖8示出本發(fā)明的圖像檢索系統(tǒng)的另一個實施例的結(jié)構(gòu)圖。在該實施例中，顏色空間表示量化模塊82包括:亮度量化單元822，用于對亮度值進行量化獲得亮度量化值；飽和度量化單元823，用于對飽和度值進行量化獲得飽和度量化值；色調(diào)量化單元824，用于對色調(diào)值進行非均勻模糊量化獲得色調(diào)量化值；量化顏色值確定單元821，用于根據(jù)像素的亮度值、飽和度值以及亮度量化值、飽和度量化值和色調(diào)量化值確定屬于0-Ν范圍內(nèi)的像素的量化顏色值。
[0091]在一個實施例中，色調(diào)量化單元在色調(diào)的交界處設(shè)置過渡區(qū)，如果色調(diào)值落在過渡區(qū)內(nèi)，則將色調(diào)值量化為與過渡區(qū)相關(guān)的色彩量化值的加權(quán)和，如果色調(diào)值沒有落在過渡區(qū)內(nèi)，則對色調(diào)值直接量化。例如，色調(diào)量化單元用于設(shè)置色調(diào)的多個量化邊界；在量化邊界的兩邊設(shè)置量化邊界過渡區(qū)，過渡區(qū)的大小和兩個相鄰量化邊界之間的范圍大小成正比；獲取過渡區(qū)的隸屬度函數(shù)，根據(jù)嶺型分布，求得色調(diào)值屬于過渡區(qū)的隸屬度函數(shù)值；如果像素點的色調(diào)值落在過渡區(qū)內(nèi)，則把像素點的色調(diào)值量化為與該過渡區(qū)相關(guān)的兩個色彩量化值的加權(quán)和，加權(quán)值為隸屬度函數(shù)值；如果像素點的色調(diào)值落在過渡區(qū)外，則直接根據(jù)色調(diào)值確定對應(yīng)的量化值。在一個實施例中，N為36，量化邊界包括22、45、70、155、186、278,330ο
[0092]在一個實施例中，量化顏色值確定單元判斷若像素點的亮度值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為O ;若像素點的亮度值大于等于0.8，飽和度的值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為7 ;若像素點的亮度值在0.2和0.8之間，飽和度的值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為亮度值的10倍減I并向下取整后的值；若像素點的亮度值大于等于
0.2，飽和度s的值大于等于0.2，則像素點的量化顏色值由亮度量化單元獲得像素點的亮度量化值、飽和度量化單元獲得飽和度量化值和色調(diào)量化單元獲得的色調(diào)量化值的加權(quán)獲得像素點的量化顏色值。若像素點的亮度值大于等于0.2，飽和度的值大于等于0.2，則亮度量化單元判斷若像素點的亮度值在0.2和0.7之間，則像素點的亮度值的量化值為0，若亮度V的值在0.7和I之間，則像素點的亮度值的量化值為I ;飽和度量化單元判斷若像素點的飽和度值在0.2和0.65之間，則像素點的飽和度值的量化值為0，若像素點的飽和度值在0.65和I之間，則像素點的飽和度值的量化值為I ;色調(diào)量化單元對像素點的色調(diào)值進行非均勻模糊量化處理。
[0093]本發(fā)明的實施例以圖像量化后的顏色特征向量作為相關(guān)的判斷依據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中提取與查詢圖像顏色相關(guān)的圖像，使圖像檢索系統(tǒng)更加智能，顏色相關(guān)圖像的提取結(jié)果也更加準(zhǔn)確。通過采用離線模塊對數(shù)據(jù)庫圖像中的圖像提前進行處理，有效地提高了執(zhí)行速度。
[0094]至此，已經(jīng)詳細(xì)描述了根據(jù)本發(fā)明的圖像檢索方法和系統(tǒng)。為了避免遮蔽本發(fā)明的構(gòu)思，沒有描述本領(lǐng)域所公知的一些細(xì)節(jié)。本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)上面的描述，完全可以明白如何實施這里公開的技術(shù)方案。
[0095]可能以許多方式來實現(xiàn)本發(fā)明的方法和系統(tǒng)。例如，可通過軟件、硬件、固件或者軟件、硬件、固件的任何組合來實現(xiàn)本發(fā)明的方法和系統(tǒng)。用于方法的步驟的上述順序僅是為了進行說明，本發(fā)明的方法的步驟不限于以上具體描述的順序，除非以其它方式特別說明。此外，在一些實施例中，還可將本發(fā)明實施為記錄在記錄介質(zhì)中的程序，這些程序包括用于實現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明的方法的機器可讀指令。因而，本發(fā)明還覆蓋存儲用于執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的方法的程序的記錄介質(zhì)。
[0096]雖然已經(jīng)通過示例對本發(fā)明的一些特定實施例進行了詳細(xì)說明，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該理解，以上示例僅是為了進行說明，而不是為了限制本發(fā)明的范圍。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該理解，可在不脫離本發(fā)明的范圍和精神的情況下，對以上實施例進行修改。本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求來限定。
【權(quán)利要求】
1.一種圖像檢索方法，其特征在于，包括: 獲得圖像中像素的色調(diào)、飽和度和亮度HSV顏色空間表示； 對所述圖像中像素的HSV顏色空間表示進行量化處理，獲得屬于(Tn范圍內(nèi)的量化顏色值，N為自然數(shù)，其中，對色調(diào)值進行非均勻模糊量化； 統(tǒng)計所述圖像像素的量化顏色值的直方圖，用所述圖像的像素總數(shù)進行歸一化處理，獲得所述圖像的顏色特征向量； 將所述圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較以確定圖像的相似度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對色調(diào)值進行非均勻模糊量化包括: 在色調(diào)的交界處設(shè)置過渡區(qū)，如果色調(diào)值落在所述過渡區(qū)內(nèi)，則將所述色調(diào)值量化為 與所述過渡區(qū)相關(guān)的色彩量化值的加權(quán)和，如果所述色調(diào)值沒有落在所述過渡區(qū)內(nèi)，則對所述色調(diào)值直接量化。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對色調(diào)值進行非均勻模糊量化包括: 設(shè)置色調(diào)的多個量化邊界； 在所述量化邊界的兩邊設(shè)置量化邊界過渡區(qū)，所述過渡區(qū)的大小和兩個相鄰量化邊界之間的范圍大小成正比； 獲取所述過渡區(qū)的隸屬度函數(shù)，根據(jù)嶺型分布，求得色調(diào)值屬于過渡區(qū)的隸屬度函數(shù)值； 如果像素點的色調(diào)值落在所述過渡區(qū)內(nèi)，則把所述像素點的色調(diào)值量化為與所述過渡區(qū)相關(guān)的兩個色彩量化值的加權(quán)和，加權(quán)值為隸屬度函數(shù)值； 如果像素點的色調(diào)值落在過渡區(qū)外，則根據(jù)色調(diào)值確定對應(yīng)的量化值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述N為36，所述量化邊界包括22、45、70、155、186、278、330。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括: 將所述圖像的像素由紅綠藍(lán)RGB顏色空間表示轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間表示，其中，色調(diào)的取值范圍為O到360，飽和度的取值范圍為O到I，亮度的取值范圍為O到I。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述圖像中像素的HSV顏色空間表示進行量化處理獲得屬于(Tn范圍內(nèi)的量化顏色值包括: 若像素點的亮度值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為ο ; 若像素點的亮度值大于等于0.8，飽和度的值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為7 ； 若像素點的亮度值在0.2和0.8之間，飽和度的值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為亮度值的10倍減I并向下取整后的值； 若像素點的亮度值大于等于0.2，飽和度的值大于等于0.2，則像素點的量化顏色值由像素點的亮度值、飽和度值和色調(diào)值的量化值加權(quán)獲得。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述若像素點的亮度值大于等于0.2，飽和度的值大于等于0.2、像素點的量化顏色值由像素點的亮度值、飽和度值和色調(diào)值的量化值加權(quán)獲得包括: 若像素點的亮度值在0.2和0.7之間，則像素點的亮度值的量化值為O ;若亮度V的值在0.7和I之間，則像素點的亮度值的量化值為I ; 若像素點的飽和度值在0.2和0.65之間，則像素點的飽和度值的量化值為O ;若像素點的飽和度值在0.65和I之間，則像素點的飽和度值的量化值為I ; 對像素點的色調(diào)值進行非均勻模糊量化處理； 像素點的量化顏色值由像素點的色調(diào)值、飽和度值、和亮度值的量化值加權(quán)得到:
I=4H+2S+V+8 其中，I為量化顏色值，H為色調(diào)的量化值，S為飽和度的量化值，V為亮度的量化值。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較以確定相似圖像包括: 將所述圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較，根據(jù)顏色特征向量間的絕對值距離或者歐氏距離計算所述圖像和其他圖像的相似度。
9.一種圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于，包括: 顏色空間表示獲取模塊，用于獲得圖像中像素的色調(diào)、飽和度和亮度HSV顏色空間表示； 顏色空間表示量化模塊，用于對所述圖像中像素的HSV顏色空間表示進行量化處理，獲得屬于O、范圍內(nèi)的量化顏色值，N為自然數(shù)，其中，對色調(diào)值進行非均勻模糊量化； 顏色特征向量獲取模塊，用于統(tǒng)計所述圖像像素的量化顏色值的直方圖，用所述圖像的像素總數(shù)進行歸一化處理，獲得所述圖像的顏色特征向量； 顏色特征向量比較模塊，用于將 所述圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較以確定圖像的相似度。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述顏色空間表示量化模塊包括: 亮度量化單元，用于對亮度值進行量化獲得亮度量化值； 飽和度量化單元，用于對飽和度值進行量化獲得飽和度量化值； 色調(diào)量化單元，用于對色調(diào)值進行非均勻模糊量化獲得色調(diào)量化值； 量化顏色值確定單元，用于根據(jù)像素的亮度值、飽和度值以及所述亮度量化值、飽和度量化值和色調(diào)量化值確定屬于(Tn范圍內(nèi)的像素的量化顏色值。
11.根據(jù)權(quán)利要求?ο所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述色調(diào)量化單元在色調(diào)的交界處設(shè)置過渡區(qū)，如果色調(diào)值落在所述過渡區(qū)內(nèi)，則將所述色調(diào)值量化為與所述過渡區(qū)相關(guān)的色彩量化值的加權(quán)和，如果所述色調(diào)值沒有落在所述過渡區(qū)內(nèi)，則對所述色調(diào)值直接量化。
12.根據(jù)權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述色調(diào)量化單元用于設(shè)置色調(diào)的多個量化邊界；在所述量化邊界的兩邊設(shè)置量化邊界過渡區(qū)，所述過渡區(qū)的大小和兩個相鄰量化邊界之間的范圍大小成正比；獲取所述過渡區(qū)的隸屬度函數(shù)，根據(jù)嶺型分布，求得色調(diào)值屬于過渡區(qū)的隸屬度函數(shù)值；如果像素點的色調(diào)值落在所述過渡區(qū)內(nèi)，則把所述像素點的色調(diào)值量化為與該過渡區(qū)相關(guān)的兩個色彩量化值的加權(quán)和，加權(quán)值為隸屬度函數(shù)值；如果像素點的色調(diào)值落在過渡區(qū)外，則直接根據(jù)色調(diào)值確定對應(yīng)的量化值。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述N為36，所述量化邊界包括22、45、70、155、186、278、330。
14.根據(jù)權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述量化顏色值確定單元判斷若像素點的亮度值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為O ;若像素點的亮度值大于等于0.8，飽和度的值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為7 ;若像素點的亮度值在0.2和0.8之間，飽和度的值小于0.2，則像素點的量化顏色值取值為亮度值的10倍減I并向下取整后的值；若像素點的亮度值大于等于0.2，飽和度s的值大于等于0.2，則像素點的量化顏色值由所述亮度量化單元獲得像素點的亮度量化值、所述飽和度量化單元獲得飽和度量化值和所述色調(diào)量化單元獲得的色調(diào)量化值的加權(quán)獲得像素點的量化顏色值。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的系統(tǒng)，其特征在于，若像素點的亮度值大于等于0.2且飽和度的值大于等于0.2，則所述亮度量化單元判斷若像素點的亮度值在0.2和0.7之間，則像素點的亮度值的量化值為0，若亮度V的值在0.7和I之間，則像素點的亮度值的量化值為I ;所述飽和度量化單元判斷若像素點的飽和度值在0.2和0.65之間，則像素點的飽和度值的量化值為0，若像素點的飽和度值在0.65和I之間，則像素點的飽和度值的量化值為I ;所述色調(diào)量化單元對像素點的色調(diào)值進行非均勻模糊量化處理。
16.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述顏色空間表示獲取模塊，將所述圖像的像素由紅綠藍(lán)RGB顏色空間表示轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間表示，其中，色調(diào)的取值范圍為O到360，飽和度的取值范圍為O到I，亮度的取值范圍為O到I。
17.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述顏色特征向量比較模塊將所述圖像的顏色特征向量與其他圖像的顏色特征向量進行比較，根據(jù)顏色特征向量間的絕對值距離或者歐氏距離計算所述 圖像和其他圖像的相似度。
【文檔編號】G06T7/40GK103699532SQ201210365623
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2012年9月27日 優(yōu)先權(quán)日:2012年9月27日
【發(fā)明者】楊杰, 梁宇杰 申請人:中國電信股份有限公司