一、 檢索方案

常見的影象特徵有:顏色、紋理、形狀、空間關係。
此次檢索的物體為汽車,汽車有比較明顯的顏色特徵,而在紋理特徵方面也與其他物體也有一定的區別,因此本次實驗選取了顏色和紋理做為兩個檢索特徵。顏色特徵是通 過顏色矩的方式來進行提取,顏色矩是一種簡單有效的顏 色特徵表示方法,有一階矩(均值,mean)、二階矩(方 差,viarance)和三階矩(斜度,skewness)等,由於顏色資訊 主要分佈於低階矩中,所以用一階矩,二階矩和三階矩足 以表達影象的顏色分佈,顏色矩已證明可有效地表示影象中的顏色分佈。紋理特徵是通過LBP方法來進行提取。LBP 是一種用來描述影象區域性紋理特徵的演算法;它的作用是進行特徵提取,提取影象的區域性紋理特徵。原始的LBP演算法定義為在 3 * 3的視窗內,以視窗中心畫素為閾值,將相鄰的8個畫素的灰度值與其進行比較,若周圍畫素值大於中 心畫素值,則該畫素點的位置被標記為 1,否則為0。3 * 3領域內的8個點可產生 8bit 的無符號數,即得到該視窗的 LBP 值,並用這個值來反映該區域的紋理資訊。

二、 實現方法

共有100張圖片,其中50張為汽車,另外50張為其他背景圖片。首先要做的就是對這 100張圖片建索引, 對這些圖片分別提取紋理特徵和顏色矩特徵,並存mat檔案。之後就可以進行檢索了。紋理特徵和顏色矩特徵都是一維向量,檢索的時候分別計算待檢索影象和mat檔案中顏色矩和紋理特徵向量的歐幾里得距離,並給予不同的權值。對這些距離進行升序排序,這樣就得到了影象檢索結果。

三、 執行結果