（计算机应用技术专业论文）基于图像颜色的石材分类算法及测试平台研究与实现.pdf

武汉理工大学硕士学位论文 摘要 随着信息技术和网络技术的飞速发展 不断出现庞大的 不同内容的图像 信息库 互联网上的图像资源更是成倍增长 石材工业的发展同样使得石材图 像信息库越来越庞大 为了高效 快速地检索到所需的图像数据 2 0 世纪9 0 年 代基于内容的图像检索 c o n t e n t b a s e di m a g er e t r i e v a l 简称c b i r 应运而生 c b i r 主要是指根据图像的内容对图像进行查询 图像内容包括图像的颜色 形 状 纹理等视觉特征的图像的语义特征 本论文运用基于内容的图像检索理论 在石材图像范围内有针对性地研究石材图像检索 根据同一石材图像的特点 本论文主要研究石材图像的颜色特征 颜色特征是图像物理特征中最直接的视觉特征 相对于其它特征 颜色特 征非常稳定 其对于图像的平移 尺度 旋转等变化不敏感 具有很强的鲁棒 性 而且颜色特征计算简单 本论文首先对颜色的空间模型和颜色特征的提取 方法进行了详细的论述 在此基础上提出了本文研究的石材图像的颜色特征提 取算法 选用符合人类视觉特性的h s l 颜色空间 并且利用人对颜色的感知 对h s l 空间颜色分量进行非等间隔量化并形成特征矢量 从而构造图像的颜色 特征 然后 对图像间相似性匹配方法进行了研究并提出了与本文研究的颜色 特征提取算法相符的相似性匹配方法 最后 对本文提出的几种颜色特征检索 算法进行了实验与效果评价 本课题来源于福建省福州市科技计划项目 基于图像相似度的石材比对检 索关键技术研究 实现了基于颜色的石材图像分类算法研究与测试系统 测试 系统的开发平台为w i n d o w sx p 开发工具为m i c r o s o f t 公司的v i s u a l s t u d i o n e t 2 0 0 3 在测试系统中 进行基于图像颜色的石材图像检索实验 取得 了令人满意的实验效果 关键字 c b i r 颜色特征 相似性度量 石材 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g ya n dn e t w o r kt e c h n o l o g y t h ep i c t u r ei n f o r m a t i o nd a t a b a s eo fh u g e d i f f e r e n tc o n t e n t si sa p p e a r i n gc o n s t a n t l y a n dt h ep i c t u r er e s o u r c e se s p e c i a l l yo ni n t e r n e t a r ed o u b l i n ga n dr e d o u b l i n g c o n s t a n t l y a st h es a m et i m e t h ed e v e l o p m e n to f s t o n ei n d u s t r yl e a d st ot h eg r o w t ho f t h es t o n e i m a g ei n f o r m a t i o nd a t a b a s e i no r d e rt or e t r i e v et h en e e d e di m a g er a p i d l y a n de 伍c i e n t l y t h ec o n t e n t b a s e di m a g er e t r i e v a l c b m h a se m e r g e di n2 0 m c e n t u r y9 0 s c b i ra n a l y s e st h ei m a g eo nt h eb a s i so ft h ec o l o lt e x t u r ea n ds h a p e e m b e d d e di nt h ei m a g e t h i sp a p e ra p p l i e st h et h e o r yo fc b i rt or e s e a r c ht h e r e t r i e v a lo fs t o n ei m a g e a c c o r d i n gt ot h ef e a t u r e so ft h es a m es t o n e i m a g e t h ei m a g er e t r i e v a ls y s t e ma d o p t sc o l o rf e a t u r ea si t sr e t r i e v a lm e t h o di n t h i sp a p e r s i n c ec o l o rf e a t u r ei sr e l a t i v e l yr o b u s tt ob a c k g r o u n dc o m p l i c a t i o n a n di n d e p e n d e n to fi m a g es i z ea n do r i e n t a t i o n i ti sw i d e l yu s e di ni m a g e f e a t u r er e p r e s e n t a t i o n s i nt h i sp a p e rt h ec o l o rs p a c e m o d e la n dt h e m e t h o d so fc o l o rf e a t u r ee x t r a c t i n g i si n t r o d u c e d f i r s t l y a n d t h e a lg o r i t h m sf o rc o l o rf e a t u r er e p r e s e n t a t i o no fs t o n ei m a g e sa r ep r o p o s e d t h e ys e l e c t e d t h eh s lc o l o rs p a c ec o n s i s t e n t w i t hh u m a n sv i s u a l c h a r a c t e r i s t i c s u s e dt h ep e r c e p t i o no fh u m a n t h ew e i g h t so fh s lc o l o r s p a c ea r en o n i n t e r v a lq u a n t i f i e d a n d t h e nt h ev e c t o r so fc o l o rf e a t u r e sa r e c o n s t r u c t e d s e c o n d l y t h es i m i l a r i t ym e a s u r ea l g o r i t h m s a r ep r o p o s e di n d e t a i l f i n a l l y t h ea l g o r i t h m sp r o p o s e d i nt h ep a p e ra r et e s t e da n d e v a l u a t e d t h er e s u l t sd e m o n s t r a t et h a tt h ei m p r o v e da p p r o a c hc a no b t a i n b e t t e rr e t r i e v a lr e s u l t st h a no t h e r s t h i si s s u ei sf u n d e db yf u j i a np r o v i n c es c i e n t i f i cp r o j e c t r e s e a r c ho n k e y t e c h n o l o g i e so fs t o n er e t r i e v a l b a s e do nt h es i m i l a r i t yo fi m a g e s t h e t e s t i n gs y s t e mi sd e v e l o p e da n du s e dt ot e s tt h er e t r i e v a l e f f e c to fa l g o r i t h m s t h ed e v e l o p i n gs y s t e mi sw i n d o w sx pa n dt h ed e v e l o p m e n te n v i r o m e n ti sv i s u a l n 武汉理工大学硕士学位论文 s t u d i o n e t 2 0 0 3o fm i c r o s o f tc o m p a n y t h er e s u l t so ft e s t h l ga l es a t i s f i e d f u r t h e r w o r kw i l lb ed o n et od e v e l o pt h i ss y s t e ms oa st or e l e a s ea na p p l i e dg o v e r n m e n t i n f o r m a t i o nr e t r i e v a ls y s t e m k 叫w o r d c b i r c o l o rf e a t u r ee x t r a c t i o n s i m i l a r i t ym e a s u r e s t o n ei m a g e i i 独创性声明 本人声明 所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果 尽我所知 除了文中特别加以标注和致谢的地方外 论文中不包含 其他人已经发表或撰写过的研究成果 也不包含为获得武汉理工大学或其它教 育机构的学位或证书而使用过的材料 与我一同工作的同志对本研究所做的任 何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意 签名 度垂 垡日期 越 学位论文使用授权书 本人完全了解武汉理工大学有关保留 使用学位论文的规定 即 学校有 权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版 允许论文被查阅 和借阅 本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库 进行检索 可以采用影印 缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文 同时 授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论 文 并向社会公众提供信息服务 保密的论文在解密后应遵守此规定 研 霞椭洲 陈脚期溯川 武汉理工大学硕士学位论文 第1 章绪论 1 1 课题的研究背景与意义 自从2 0 世纪9 0 年代 人类进入了计算机网络时代 特别是9 0 年代中期以 来随着以w w w 为代表的信息发布以及资源访问方式的广泛流行 信息的发布 也从单一文本方式转变为图像 动画 视频 音频等视听信息 以图像 声音 和视频为主的多媒体信息迅速成为信息交流和服务的主流 现代信息处理的对 象和方法都有了很大的变化 人们正在快速进入信息化的社会 各种设备每天 都会生成大量的数字图像 数字化的视频信号 医学图像 遥感图像 新闻图 片 扫描图片等 这些数字化的信息使用户在线获取更加方便 如何组织 表 达 存储 管理 查询和检索这些海量的数据 是对传统数据库技术的一个重 大挑战 现在整个网络充满了大量的图像 音频等 在其中寻找自己有用的信 息犹如大海捞针 因此图像检索技术变得越来越重要 图像检索的传统方法是基于关键字或描述性文本的文本检索方式 使用关 键字注释是最常用的方法 对图像的检索变成了对关键字的查找 目前基于网 络的搜索引擎 如g o o s e 百度 雅虎等 大多采用这种方法 此方法简单易 行 能够从用户角度表达图像内容的高层语义 在以前图像数量不大或者图像 比较单一的情况下是比较可行的 但是现在图像的数量每天以百万的速度增长 再采用基于文本描述的检索方法便显露出如下缺点 l 1 对图像加注文本信息 一般需要手工输入 效率较低 随着图像数据来源日益广泛 这种方法显得费 力费时 2 文本描述具有一定的主观性 由于图像内容的多样性以及不同人 理解和感兴趣方面的不同 导致内容描述的建立具有很大的主观性 如不同的人 对颜色的感知就不尽相同 这样采用这种检索方法就会带来一定的歧义性 3 文本描述难以充分表达图像的丰富内容 俗话说 一幅图像胜过干言万语 文本 描述是一种定性的描述 描述能力有限 图像中则往往含有大量需要定量描述 的信息 况且许多图像的特征难以用文本描述表达 为了克服基于文本方法的 局限性 2 0 世纪9 0 年代出现了基于内容的图像检索 c o n t e n t b a s e di m a g e r e t r i e v a l 简称c b i r 2 c b i r 主要是指将图像的可视特征 如颜色 纹理 形状 武汉理工大学硕士学位论文 位置关系等 作为图像的内容进行匹配 查找 利用已有的算法 进行特征提取 和匹配 这些完全可以由机器自动完成 克服了手工注释的低效和主观性 总 之 基于内容的图像检索技术融合了图像理解技术从而可以提供更加有效的检 索途径 1 2 基于内容的图像检索的国内外研究现状 基于内容的图像检索主要是根据图像内容进行图像检索 是指根据图像内 容特征以及特征组合 从图像库中找出含有特定内容的图像 图像的内容特征 包括图像的外观特征 颜色 纹理 形状 和语义 3 j 其中图像的颜色 纹理 形状等外观特征是较低层次上的特征 具有相对直观的特点 而语义是较高层 次上的特征 具有相对主观抽象的特点 目前研究和应用的层次主要是采用基 于特征的检索方式 基于图像内容实现检索的基本思路是 首先 通过对图像 内容的分析 自动或半自动地提取图像的颜色 纹理 形状 对象的空间关系 等特征 然后 建立图像的特征矢量作为其索引 利用基于这些特征定义的相 似度量函数计算或评价特征之间的相似性 最后 将相似的图像作为检索结果 返回给用户 在整个检索过程中 第一步是至关重要的 它关系到以后的各个 环节 因此图像特征提取是基于内容的图像检索的关键技术 也成为人们现在 研究的焦点 1 颜色特征 颜色特征是图像最直观而明显的特征 与其它的视觉特征相比 它对图像 本身的尺寸 方向 旋转的依赖性较小 从而具有较强的鲁棒性 颜色特征一 般采用直方图来描述 1 9 9 0 年 s w a i n h 和b a l l a r d 提出了颜色检索 c o l o ri n d e x 的基本思想和算法 s w a i n 的主要思想是根据颜色直方图统计每种颜色在图像中 出现的概率 然后采用颜色直方图的交来度量两幅图像色彩的相似性 其最大 的缺点是完全丢失了图像色彩的空间信息 之后p a s s 5 等人提出以图像的色彩聚 合矢量fc c v c o l o rc o h e r e n c ev e c t o r 来作为图像的索引 它是图像直方图的一种 演变 聚合矢量中的聚合信息在某种程度上保留了图像色彩的空间信息 s t r i c k e r 和o r e n g o 6 提出了累计色彩直方图方法 并且提出了色彩矩的方法 2 0 0 1 年曹 奎等在文献 7 彩色图像检索中的模糊直方图技术 中提出了彩色图像检索中的 模糊直方图技术 同年他们在文献 8 一种基于颜色的图像表示及全局相似检索 2 武汉理工大学硕士学位论文 技术 中提出了一种基于颜色的全局相似检索技术 通过对图像的彩色空间分析 提取图像中的颜色不变量 然后在频域内对这样的彩色信息进行分析 王字生 陈纯 9 在 一种新的基于色彩的图像检索方法 中 在分析已有的基于色彩的图 像检索方法存在问题的基础上 提出对每个图像单独进行颜色量化 计算其颜 色直方图并排序 根据颜色在图像中出现的频率和图像中各种颜色的对比强度 确定图像之间相似度的新的基于色彩的图像检索方法 s a n g o hj e o n g 1 0 等人提出 通过高斯混合矢量量化 g m v q 提取颜色直方图的方法 韦素石 吉根林 l l j 等提出了基于加权颜色直方图的图像检索算法以及基于颜色对的图像检索算 法 k k o n s t a n t i n j d i s 1 2 等人提出种基于l a b 空间的模糊颜色连通直方图的检 索算法 2 纹理特征 纹理特征是不依赖于颜色或亮度的反映图像中同质现象的视觉特征 其本 质是刻画像素的邻域灰度空间分布规律 是所有物体表面共有的内在特性 通 常对纹理图像的特征描述主要有两种 一是h a r a l i c k 提出的共生矩阵法 它突出 的是纹理的空间依赖关系 另一种是t a m u r a 提出的视觉特征法 这种方法更多 的是强调视觉效果 纹理分析已有很长的历史 相应的算法也从随机场模型到 多分辨率滤波器技术 如小波变换等 目前 对纹理特征的研究方法是多种多 样的 其中主要有t a m u r a 纹理特征 自回归纹理模型 方向性特征 小波变换 和共生矩阵等形式 3 形状特征 物体和区域的形状是图像表达和图像分类中的另一重要的特征 形状特征 的表达必须以对图像中物体或区域的分割为基础 由于当前的技术无法做到准 确的自动分割图像 图像分类中的形状特征只能用于某些特殊应用 在这些应 用中图像包含的物体或区域可以直接获得 一般来说 形状特征的提取有两类 方法 一是对图像进行分割 得到一系列区域 每个区域看成一个物体 区域 本身或其边界曲线表示所提取的形状 这种方法关系到整个形状区域 常用的 方法是形状无关矩 g e n e r i c 傅立叶变换等 另一类方法是首先提取图像的边缘 点 然后连接边缘点 得到一系列曲线 用这些曲线来表示所提取的形状 这 种方法只用到了物体的外边界 常用的方法有傅立叶描述子 边界矩 边界方 向直方图 距离直方图 链码表示法等 从国内的研究来看 主要集中在基于图像颜色的查询和基于形状的查询 武汉理工大学硕士学位论文 例如 清华大学曾做过关于敦煌壁画的图像检索研究 用壁画的主色调来判断 其绘制的年代 并且开发了一个基于内容的图像检索系统i n g r e t r 可以根据主 颜色 纹理 颜色直方图 颜色分布 轮廓和主题词来对图像的内容进行描述 并采用相似检索技术来加快检索速度 中国科学院计算机技术研究所研究的多 媒体信息检索系统m i r e s 可以在i n t e m e t 上按照内容对图像信息或文本信息进 行检索 近年来 图像检索技术在国内也取得了很大的进展 例如 浙江大学 计算机系研究的基于图像颜色的检索系统和基于图像形状的检索系统 清华大 学的i n t e m e t 上静态图像的c b i r 的原型系统 中国科学院计算机技术研究所的 多媒体信息检索系统等 1 3 基于内容的图像检索存在的问题 通过对基于内容检索的图像数据库的主要研究技术的分析以及对目前大量 的实验原型系统的广泛调查 支持基于内容检索的图像数据库研究仍存在如下 主要问题 1 基于图像颜色特征的索引存在的主要问题是人对颜色特征的视觉感知 方面考虑的仍然不够 2 基于图像纹理特征的索引目前存在的主要问题是各种方法所选择的纹 理特征集依赖于具体的纹理图像 3 对于形状特征的图像检索 形状边界的自动提取一直是困扰图像处理 领域多年的难题 在目前的检索系统中大多采用手工勾勒的方式 形状特征提 取是一件非常繁重的工作 对于大批量图像数据此问题将显得更为突出 4 目前流行的大多算法 不论是基于哪种特征都有计算量大这一缺点 现今的很多图像检索技术或多或少地采用了智能方法 但还远没有达到人们的 要求 5 当前很多算法也用到反馈技术 但大部分算法都是将其作为辅助手段 这样 反馈技术就不能很好地优化检索算法 综上所述 可以看出基于内容的图像检索仍然是一个开放性的研究课题 其研究将涉及认知科学 人工智能 模式识别 图像处理 信息检索等多个领 域 对于基于内容的图像检索中存在的重要问题 在图像处理和模式识别方面 今后较长的时间内仍需要继续完善图像特征的提取 表达 相似性度量 寻找 4 武汉理工大学硕士学位论文 快速智能的检索算法和如何设计用户的反馈方式 充分反馈信息也是今后一个 很重要的研究方向 1 4 基于图像内容检索系统的应用 图像检索系统按其应用大致可分为两大类 一是基于特定图像数据库的各 种图像检索系统 再就是基于网络的图像搜索引擎 二者从不同的角度出发检 索图像信息 比较而言 前者的技术更为成热 后者由于要求反映信息快速 全面 覆盖面广 因而技术相对粗糙些 并且后者越来越倾向于与前者的检索 技术相结合 1 4 1 应用分类 面向特定图像数据库的图像检索系统 在传统的数据库领域 图像数据库一般都是面向特定领域的特定图像集 由于具备本领域的特殊的知识 所以在数据库技术和图像内容描述实现上都有 一定的特殊性 比如本领域的图像检索系统中可能更关注某一特定的图像特征 或者着重关注某一类图像特定区域等 通常这类系统具有专门的数据来源和用 途 有的也有分类细致程度和检索精确性的定量要求 如目前应用得较多的指 纹数据库 头像数据库 数字图书馆 医用影像数据库等 面向网络图像数据库的检索系统 随着i n t e m e t 技术的飞速发展和网络应用的普及 用户对网上图像搜索的要 求也在不断增长 使各种基于w w w 的图像搜索引擎应运而生 传统的基于文 字的图像搜索引擎依然占据优势 如a l t a v i s t a g o o g l e 图像检索等 但是基于 内容的图像搜索引擎也得到充分的发展 目前面向网络的图像检索系统 实际上是个w w w 图像搜索引擎 它搜集 i n t e m e t 上数千万个图像信息 建成庞大的 能够定期维护和更新的索引数据库 搜索引擎收到用户提交的查询要求后 将用户提交的关键词或其内容与索引数 据库匹配 显示出检索结果及图像索引信息 然后由u r l 链接原始图像信息 系统主要由四部分构成 搜索器 索引器 检索器 用户接口 5 武汉理工大学硕士学位论文 1 4 2 应用领域 基于内容的图像检索在现有的图像数据库的基础上可以对数据库进行更加 有效的管理 检索 在以下领域有着广泛的应用前景 1 多媒体管理 多媒体数据库 数字图书馆 艺术收藏和博物馆管理等 2 资源管理 知识产权保护 遥感和地球资源管理等 3 网络应用 多媒体搜索引擎 交互电视 远程医疗等 4 特殊用途 医学影像系统 公安侦查系统 军事指挥系统等 1 4 3 基于图像内容检索的系统 虽然当前对c b m c o n t e n t b a s e di m a g er e t r i e v a l 技术的研究还很不成熟 但 是作为商业软件包的图像检索系统己经问世 这些系统的框架和查询的处理过 程很相似 只是采用的特征和搜索的方法各具特色 性能也互有差异 下面介 绍一些比较有代表性的c b i r 系统 o q b i c 国际商用机器公司m m i n t e r n a t i o n a lb u s i n e s sm a c h i n e r y 公司的q b i c q u e r yb yi m a g ec o n t e n t 是i b m a l m a d e n 研究中心于9 0 年代开发的第一个商 用的基于内容的图像检索系统 也是最著名的产品 它的系统框架设计和采用 的技术对后来的图像系统具有深远的影响 q b i c 系统 1 3 提供了多种检索方法 包括 1 利用标准范图进行检索 2 绘制简图或扫描输入图像进行检索 3 选择色彩或结构进行检索 4 输入动态影像片断和前景中运动的对象进行检索 索引技术方面 q b i c 提供了基于颜色 纹理和形状的图像索引方法 色彩 特征的表达采用的是平均色和色彩直方图两种方法 纹理特征表达采用了纹理 的粗糙度 对比度和方向性三者的结合 形状特征的表达采用了形状的面积 离心率 主轴方向以及一组变换无关量等描述方法 v l r a g e v t r a g e 0 4 1 是由v i r a g e 公司开发的基于内容的图像搜索引擎 与q b i c 相似 v i m g e 支持基于颜色 颜色布局 纹理和形状 对象边界信息 的可视化查询 但 6 武汉理工大学硕士学位论文 v i r a g e 比q b i c 更进一步 它也支持由上述四个特征的任意组合 用户可根据需 要调整四个特征查询的权重 v i r a g e 技术核心是v i r a g ee n g i n e 以及在图像对象 层上的操作 v t r a g ee n g i n e 主要有图像比较 图像分析和图像管理三个方面的 功能 它将查询引擎作为一个插件 既可应用到通用的图像查询中 也可对其 进行扩展并应用到特定的领域 e p h o t o b o o k p h o t o b o o k 1 5 是麻省理工学院m i t m a s s a c h u s e t t si n s t i t u t eo f t e c h n o l o g y 多媒 体实验室开发的用于浏览和搜索图像的一套交互式工具 p h o t o b o o k 包括三个子 系统 分别提取形状 纹理和人脸面部特性 允许用户根据应用的特点 在三 个子系统中选择某种特征进行查询 它的入脸识别系统已经应用于美国的警察 机关 在p h o t o b o o k 的最新版本f o u r e y e s 中 p i c a r d 提出了把用户加入到图像检索 过程中 这一提出建立在没有哪一种图像特征可以适用于任何领域 而且用户 的理解又是主观的这一思想之上 因此 他们提出了模型集 s o c i e t yo f m o d e l 方法 以结合人的因素 实验结果表明该法在交互式图像注释中很有效 e v i s u a l s e e k w e b s e e k v i s u a l s e e k 1 6 1 和w e b s e e k t l 刀是美国哥伦比亚大学电子工程系与电信研究中 心图像和高级电视实验室共同开发的图像检索系统 前者是视觉特性搜索引擎 后者是面向w w w 的文本图像搜索引擎 该系统主要特点是采用了图像区域的空间关系查询和从压缩域中直接提取 图像的视觉特征 所用到的视觉特征有颜色集 纹理特征的小波变换 采用的 索引结构是基于二叉树的索引结构 w e b s e e k 侧重于w e b 应用 主要有三个模块 图像 视频收集模块 分类和 索引模块 浏览和检索模块 w e b s e e k 支持基于关键字和视觉特性的查询 它 的优点是 按主题分类 比较适合关键词搜索 搜索方式灵活 另外它采用了 结构识别和颜色 形状等特征类型 用户可以采用各种可视属性进行搜索 自 动化处理程度较高 缺点是 搜索结果没有文字说明 m l 恹s m a r s 删 m u l t i m e d i aa n a l y s i sa n dr e t r i e v a ls y s t e m 系统是美国u i u c u n i v e r s i t y o f i l l i n o i sa t u r b a n a c h a m p a i g n 大学开发的 其不同之处在于它是 多领域交叉技术实现的系统 计算机视觉 数据库管理系统和信息检索 m a r s 7 武汉理工大学硕士学位论文 的研究特点是d b m s 和瓜的结合 带r a n k e d 检索的精确匹配 索引和检索的结 合 即检索算法如何受益于内在的检索结构 计算机与人的结合 m a r s 的重点不在于找到单一的最佳特征表示 而在于如何将不同的视觉 特征组织成有意义的检索系统 以动态地适应于不同应用的不同用户的有意义 的检索机制 m a r s 在图像检索系统中正式提出相关反馈 1 9 r e l e v a n c e f e e d b a c k 的结构 它将相关反馈技术集成到检索系统的不同层次中 近年来 国内在基于内容的图像检索方面也得到了很大的发展 中科院计 算机技术研究所的多媒体信息检索系统m i r e s 可以在i n t e m e t 上按内容对图像 影像信息或文本信息进行检索 然而与国外相对成熟的技术相比 目前国内研 究面不宽 主要集中在基于图像的颜色 纹理等的查询部分 例如 有利用局 部累加直方图进行彩色图像检索 也有基于颜色直方图以及基于主色调的图像 检索算法等 p i c s e e k e r 是华中科技大学图像处理与智能系统中心开发的一个图 像检索原型系统 针对国内目前对形状描述研究不多的情况 在已实现的基于 图像颜色特征提取和检索的基础上 目前着重研究加入有效的形状特征描述 从而实现基于目标和区域的检索 以及与颜色等结合的多特征组合检索 1 5 课题的来源 随着我国石材产品生产的数量逐年上升 每一种石材的产品也在增加 如 属于大理石的石材有雪花白 水晶白 汉白玉 黑白根 虎皮黄 杭灰等几百 种 这些石材的外观图案也趋于多样化 因此这些大量的石材分类越来越复杂 工作量也越来越大 传统的分类方法是完全由人工完成的 如石材专家熟知各 类石材 他们可以对石材进行一一分类 这种分类方法需要大量专业人员 花 费大量的精力 而且存在很多问题如主观性会导致分类结果不一致 基于这种 情况本课题提出采用根据石材图片内容进行分类 国内虽然外有许多基于图像 内容的分析与检索技术 但都没有做成产品 而且由于石材图片的复杂性与特 殊性导致现有的检测系统均不能直接引用 所以开发具有图片识别能力的石材 分类系统具有很大的实用性 本论文研究的课题来源于 1 福州市科技计划项目 基于图像相似度的石材比对检索关键技术研 究 编号 2 0 0 7 z 5 7 8 武汉理工大学硕士学位论文 2 基于i n t e m e t 的石材信息检索与图片比对系统 v 2 0 版项目需求 1 6 本文的研究方法与章节安排 论文归纳和总结了颜色特征提取及相似性度量等基于内容的图像检索相关 方法 并围绕基于颜色特征的图像检索中的关键技术展开 重点研究了图像颜 色特征提取技术和图像间相似性度量技术 颜色特征是人类感知和区分不同物体的一种基本视觉特征 它被公认为是 图像检索中最有价值的低层特征 与其它特征相比颜色特征对图像本身的尺寸 方向和视角的依赖性较小 第一章绪论 主要介绍课题背景与研究意义 图像检索国内外相关的研究 现状 面临的问题 应用领域以及本课题的来源 第二章石材图像识别方法 介绍了石材工业发展和石材类别 并且就现代 石材图像识别方法作了详细论述 第三章颜色特征分析 首先介绍了颜色的基本概念 本论文用到的颜色模 型以及颜色模型的相互转换 然后归纳总结了诸多颜色特征的提取和相似性度 量方法 如颜色直方图法 颜色矩法 颜色集法 以及颜色聚合向量法 最后 提出了本文研究的基于颜色的特征提取算法 第四章相似度分析 性能评价及相关反馈技术 本章主要介绍了图像间的 相似度分析 基于内容的图像检索的效果评价和相关反馈技术 并且提出本文 研究的算法相应的匹配算法 第五章算法实验与效果分析 本章主要介绍了测试系统的实现和实验结果 的效果分析 第六章总结与展望 对全文进行了总结 并指出本文主要完成的工作以及 今后研究的方向 9 武汉理工大学硕士学位论文 第2 章石材图像识别方法 2 1 石材工业发展 在新中国成立以前 我国没有石材工业 新中国成立后 中国的石材工业 才开始起步 2 0 世纪5 0 年代初 我国将一些小石材作坊 小企业合并成生产合 作社或中型企业 1 9 5 7 年为庆祝建国1 0 周年 决定兴建 十大建筑群 为此需 要成立生产装饰装修用石材且有规模的石材企业 当时全中国的大理石 花岗 石装饰板材的年产量也仅有1 6 万平方米 还不足现在一个企业的一条生产线一 个月的产量 年出口也仅有1 5 万美元 1 9 6 3 年我国第1 颗人造金刚石诞生 为加工石材用金刚石工具的大批量生产打下了基础 以后若干年我国的装饰石 材产量不断提高 1 9 7 0 年装饰用天然石材板材的产量已经达到1 6 万平方米 1 9 7 2 年石材出口首次突破1 0 0 万美元 1 9 7 3 年我国召开的 三石 大理石 花岗石 水磨石 工作会议后中国建材工业把石材出口作为一项常抓不懈的工作 尤其在 1 9 7 7 年后中国进入经济建设高潮 开始了全国使用石材装修的高潮 因市场需 求 全国石材规模企业 指单一企业年产值超过5 0 0 万人民币 迅速发展到5 0 家 石材装饰板材生产量达到10 0 万平方米 目前我国石材产品生产的数量逐年上升 2 0 0 7 年石材产量达到2 8 0 0 万吨 石材进出口总值达5 0 亿美元 其中出口达到3 6 亿美元 进口达到1 4 亿美元 表2 1 列出了从1 9 9 0 年到2 0 0 6 年石材产量与出口值 从表中可以看出 除了因 受东南亚金融危机的影响 一度有所下降外 中国石材产品生产的数量是逐年 上升的 这里主要是天然石材装饰板材 并不包括石材工艺品 水磨石 合成 石等 1 0 武汉理工大学硕士学位论文 表2 11 9 9 0 2 0 0 6 年中国石材产量与出口值 年份产量 万平方米 出口值 大理石花岗石合计 万美元 1 9 9 0 7 0 05 7 0l 2 7 01 1 6 7 0 1 9 9 18 0 07 5 01 5 5 0 1 3 0 5 0 19 9 28 8 0 2 17 03 0 5 01 9 6 0 0 1 9 9 3 1 7 7 04 7 6 06 5 3 02 1 9 0 0 1 9 9 4 2 4 5 06 6 9 0 9 1 4 04 5 18 0 1 9 9 5 5 4 9 01 6 1 9 02 1 6 8 06 5 0 0 0 1 9 9 6 5 1 0 01 1 5 5 01 6 6 5 07 1 1 2 0 1 9 9 74 9 6 01 1 3 6 01 6 3 2 07 6 0 0 0 1 9 9 84 5 7 0 1 0 1 9 01 4 7 6 07 1 1 8 0 1 9 9 9 4 5 0 01 1 2 0 01 5 7 0 07 1 3 8 0 2 0 0 0 4 7 0 01 2 9 0 01 7 6 0 08 1 5 0 0 2 0 0 14 8 0 01 2 9 0 0 1 7 7 0 09 4 8 0 0 2 0 0 2 5 2 0 01 2 8 0 01 8 1 0 01 1 4 2 0 0 2 0 0 3 5 6 0 01 3 4 0 01 9 0 0 01 3 6 5 0 0 2 0 0 4 6 0 0 01 3 7 0 0 1 9 7 0 01 6 7 6 0 0 2 0 0 57 0 0 0 01 4 0 0 0 0 2 1 0 0 02 2 3 3 0 0 2 0 0 6 9 0 0 0 01 5 0 0 0 02 6 0 0 02 8 7 0 0 0 上个世纪初到本世纪的1 0 0 年间 世界装饰石材工业得到了大发展 特别 是第二次世界大战后 世界范围内的建筑业迅速崛起 随着石材装饰用材需求 逐年提高 到2 0 0 6 年 世界对装饰石材的年需求量以标准2 c m 厚成品材为计算 单位 约为年1 2 亿平方米 总重量超过4 0 0 0 万立方米 加上建筑石材与异型 材 世界石材的年消耗量达到7 3 5 亿立方米以上 相当于1 4 亿吨 在这些石 材生产中 中国 印度 意大利 西班牙 葡萄牙排在生产的前5 位 在国际 间的石材流动贸易量超过了2 0 0 0 万立方米 金额为3 5 0 亿美元 尤其要提到的 是中国作为石材的生产大国 由2 0 年前的世界排名第2 7 位 已经上升到世界 第1 位 武汉理工大学硕士学位论文 2 2 石材类别 在美国a s t mc 1 1 9 标准中 根据石材的体积密度 吸水率 干燥压缩强度 弯曲强度 耐气候性软化深度 干湿稳定性等将天然饰面石材划分为花岗石 大理石 石灰石 砂岩 板石及其它石材六大类 饰面用大理石板材 常以磨光后所显现的花纹 色泽 特征及原料产地来 命名 我国大理石矿产资源丰富 储量大 品种多 据调查资料统计 花色品 种有3 9 0 多种 现将常用的花色品种及其特点介绍如下 汉白玉 原名为房山玉 石相为玉白色微有杂点或脉纹 产地北京 湖北 雪花 原名为雪花白 石相为白色间淡灰色 有规则中晶 有较多的黄翳 杂点 产地山东掖县 风雪 石相为灰白间有深灰色晕带 产地云南大理 冰琅 石相为灰白色均匀粗晶 产地河北曲阳 黄花玉 石相为淡黄色 有较多稻黄脉纹 产地湖北黄石 碧玉 原名东北绿 石相为深绿色或嫩绿色和白色絮状相渗 产地辽宁连 山关 彩云 原名云彩 石相为浅翠绿色底 深浅绿絮状相渗 有紫斑或脉纹 产地河北获鹿 斑绿 原名莱阳绿 石相为灰白色底布有深草绿点斑 产地山东莱阳 云灰 原名芝麻白 石相为浅灰底有烟状或云状黑灰纹带 产地北京房山 裂玉 原名银河 石相为浅灰带微红色脉纹和青灰色斑点 产地湖北大冶 艾叶青 石相为青底深灰间白色叶状 斑云间有片状纹缕 产地北京房山 残雪 原名雪浪 石相为灰白色有黑色斑带 产地河北铁山 晚霞 原名白银石 石相为石黄间土黄斑底 有深黄叠脉间有黑晕 产地 北京顺义 蟹青 原名黄豆瓣 石相为黄灰底遍布深灰 或黄色砾斑间有白夹层 产 地河北 虎纹 原名咖啡 石相为赭色底布有流纹状石黄色经络 产地江苏宜兴 灰黄玉 石相为浅黑灰底 有陷红色黄色和浅灰色脉络 产地湖北大冶 桃红 原名曲阳红和玫瑰 石相为桃红色粗晶 有黑色缕纹或斑点 产地 河北曲阳 1 2 武汉理工大学硕士学位论文 紫螺纹 原名安徽红 石相为灰红底布满红灰相间螺纹 产地安徽灵壁 螺红 原名东北红 石相为绛红底夹有红灰相间的螺纹 产地辽宁金县 墨壁 原名墨玉 石相为黑色杂有少量土黄纹理 产地湖北获鹿 星夜 原名苏州黑 石相为黑色间有白纹和白斑 产地苏州 秋风 原名宁红和南京红 石相为灰红底有血红脉晕 产地南京 红花玉 石相为肝红底夹有大小浅红碎石块 产地湖北大冶 除以上常用大理石花色品种外 还有著名的云南大理的大理石 它们石质 细腻 光泽柔润 绚丽多彩 现在开采的主要有三种 云灰大理石 白色大理 石 彩花大理石 据调查资料统计 我国天然花岗石的花色品种1 0 0 多种 建筑装饰用花岗 石以其花纹 色泽特征及原料产地命名 其中较好的有河南堰师的菊花青 雪 花青 云里梅 山东济南的济南青 四川石棉的石棉红 广东中山的中山玉 山西灵邱的贵妃红 桔红 麻点白 绿黑花 黄黑花等 由以上各种类别的石材可知 他们的颜色与花纹均有一定的特点 石材专 家根据各种石材的颜色与花纹特点进行分类识别 这也是最早的石材分类方法 2 3 石材图像识别方法 随着石材产品的数量增多 每一种石材的产品也在增加 如属于大理石的 石材有雪花白 水晶白 汉白玉 黑白根 虎皮黄 杭灰等几百种 因此这些 大量的石材分类越来越复杂 工作量也越来越大 随着多媒体及网络的发展 专家们将各种石材的图像进行储存 这就涉及到石材图像分类检索问题 图像检索的发展过程是 2 0 世纪7 0 年代主要研究图像文件的管理 直接对 图像文件进行访问 操作简单 对于大型的图像库 需逐一打开图像文件进行 浏览 效率较低 2 0 世纪7 0 年代到8 0 年代以采用关键词等描述方法为主 同 时出现了面向特定应用领域的小规模的图像数据库系统 2 0 世纪9 0 年代以后 人们转向研究面向网络环境的支持基于内容检索的大规模图像数据库系统 2 0 0 0 年以后 则进入到标准化发展阶段 2 3 1 传统的石材分类方法 2 0 世纪7 0 年代到8 0 年代以采用关键词等描述方法为主 同时出现了小规 1 3 武汉理工大学硕士学位论文 模的图像数据库系统 通过对图像标注关键词来建立图像的索引 一般用传统 数据库管理图像的索引 图像数据采用外部文件进行存储 按间接方式访问图 像 主要以数据库专家的研究为主 同样这个时代的石材图像也是以这种方法 来识别 由石材专家对各类石材图像进行描述 为图像库中的每张图像建立关 键字 显然这种方法需要大量专业人员 花费大量的精力 而且存在很多缺陷 1 文本描述难以充分表达石材图像的丰富内容而且具有一定的主观性 2 文本描述难以实现基于图像视觉特征的相似性检索 虽然基于文本的图像检索有很多缺点 但这种方法简单易行 能够从用户 角度表达图像内容的高层语义 现在有很多石材网站仍然应用这种方法做成搜 索引擎功能如 中国石材网 w w w s t o n e b u y c o m 的石材图库搜索功能 是根据 石材的材质类型 花岗岩 大理石 板岩等 材质颜色 白 黄 红 黑 绿 等 所属国家 中国 巴西 西班牙等 所属省份等石材属性进行搜索 对 于用户来说这种方法用起来简单 但是要想在大型的石材图像库中找到感兴趣 的石材如大海捞针 非常困难 2 3 2 基于内容的石材图像分类方法 为了克服基于文本描述方法的图像检索的局限性 2 0 世纪9 0 年代出现了基 于内容的图像检索 c o n t e n t b a s e di m a g er e t r i e v a l 简称c b i r 相对于传统的图像 检索方法 基于内容的图像检索技术在很多方面都有着很大的优势 1 不需 要人工对每一幅图像进行标注 节省了人力劳动 2 利用图像本身的内容来 描述图像 避免了人工标注的主观性 3 可以为用户提供更多的检索方式 如 基于颜色 形状 纹理 草图等 但是 尽管基于内容的图像检索技术已 经研究了十多年 有了很大的发展 仍然无法满足人们的检索要求 无法真正 实用 目前很多著名的搜索引擎都有了自己的图像检索引擎 例如g o o g l e h t t p w w w g o o g l e c o r n a d v a n c e d 通过关键字做检索 同时在 i m a g e s e a r c h h l z hc n 检索范围内可以指定图像的尺寸 图像的格式 图像的色调 内容类型等等 y a h o o h t t p g a l l e r y y a h o o c o r n 支持基于关键字的检索 同时将图像分f j 另u 类 成了各种类别 用户可以按类别浏览 随着计算机技术和网络技术的发展 石材图像的数量正以惊人的速度增长 传统的基于文本描述的石材图像检索方法逐渐不能满足人们的要求 本论文主