一种新的基于矢量量化的图像检索算法

冀　鑫　冀小平

(太原理工大学信息工程学院　山西 太原 030024)



一种新的基于矢量量化的图像检索算法

冀鑫冀小平

(太原理工大学信息工程学院山西 太原 030024)

针对目前基于颜色的图像检索算法在颜色特征提取的不足，提出一种新的颜色特征提取算法。利用LBG算法对HSI空间的颜色信息矢量量化，然后统计图像中各个码字出现的频数，形成颜色直方图。这样在提取颜色特征过程中，尽可能地降低图像原有特征失真。同时通过设定门限值，多次实验比较查全率和查准率，找到较为满意的门限值，使检索算法更加完善。实验结果表明，该算法能有效地提高图像检索精准度。

HSI空间图像特征矢量量化门限值

0　引　言

随着信息技术的发展，生活中不断地生成大量的图片，它们都是无序的、无索引的。目前，我们面临的一个问题就是如何从这些海量的图片里快速而准确地检索到我们想要查询的图片。因此，基于内容的图像检索成为了当下一个研究的热点。基于CBIR[1]技术主要依据图像所具有颜色(灰度)、纹理、形状、空间关系等特征[2]，提取这些特征，然后对这些特征进行相似度对比，并对图库中图像进行排序，从而实现图像检索的目的。本文在特征提取时选取的是对颜色特征的提取，针对目前基于颜色的图像检索算法在提取特征过程中损失较多原有颜色信息的问题，提出有别于其他算法的一种新的矢量量化算法。首先，RGB颜色空间转化到HSI颜色空间，利用LBG算法对查询图像矢量量化，形成码书，并统计查询图像各个码字出现的频数，形成颜色直方图；……