基于颜色的特征提取

内容及要求：

一、设计说明

    基于内容的图像检索（content-based image retrieval, CBIR）技术由机器自动提取包含图像内容的可视化特征，如颜色、形状、纹理等，对数据库中的图像和查询样本图像在特征空间进行匹配，检索出与样本相似的图像。其原理框图如图1所示。

  

 

图1  基于内容的图像检索结构框架方框图

    图像特征的提取是基于内容的图像检索技术的基础。图像视觉信息内容主要涉及两层含义：一层是图像信息的视觉特征，如颜色(灰度)、纹理、形状与空间关系等，这是最低层的图像信息模型，也是图像所固有的物理属性，能被人的感官觉察出来的，图像内容是客观的；另一层是与人类认知领域相关的图像内容，即图像内容的语义描述，也称为高层次图像信息。前者用于描述所有图像共有的特征，与图像的具体类型或内容无关；后者则建立在对所描述图像内容的某些先验知识(或假设)的基础上，与具体的应用紧密相关。

    本次设计要求实现一种基于颜色特征的提取方法。

二、实验要求

1．构建图像库；

2．对图像库中的图像提取出颜色特征，如可以转换成HSV（色调、亮度、饱和度）空间，并分别对其进行非均匀量化，构成256柄一维矢量，然后将其展开成16*16的特征矩阵，求出特征矩阵的特征值。

3．进行实验数据处理和分析。

三、推荐参考资料

[1]章毓晋. 基于内容的视觉信息检索. 科学出版社, 2003

[2]庄越挺,潘云鹤,吴飞. 网上多媒体信息分析与检索. 清华大学出版社, 2002.

[3] 贺兴华、周媛媛、王继阳等.MATLAB 图像处理[M].人民邮电出版社,2006年

[4] 朱习军等. matlab在信号与图像处理中的应用[M].北京：电子工业出版社，2009年

四、具体实现部分代码如下：

 

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%     基于颜色的特征提取

%date:2016-12-28

%author:songweiqi789

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clear;close all

RGB = imread('images/girl.jpg');

 

figure('name','process'),

subplot(2,1,1),

imshow(RGB),

title('RGB'),

%convert frame from RGB to HSV colorspace

hsv =rgb2hsv(RGB);

whos,

subplot(2,1,2),imshow(hsv),title('HSV'),