综合考虑了传统灰度共生矩阵法与基于广义图像灰度共生矩阵法各自的优点,提出了改进的基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。新方法构造了广义图像四个方向的灰度共生矩阵,并提取四个共生矩阵的纹理参数进行检索。实验结果表明,新方法对图像的旋转及尺寸变化具有更好的检索性能

张磊

洪清启

王备战

董槐林

陈兵

Xiamen University Institutional Repository

《微型机与应用》2007 年第 6 期(增刊)* 基 金 项 目 : 985 二 期 信 息 创 新 平 台 项 目 资 助 (0000 - X07204)基 于 内 容 的 图 像 检 索 CBIR ( Content - Based ImageRetrieral ) 技 术 从 试 图 理 解 图 像 内 容 的 角 度 来 管 理 和 利用 图 像 库 中 的 信 息 , 它 综 合 利 用 了 计 算 机 图 像 处 理 与 计算 机 视 觉 研 究 各 方 面 的 技 术 , 已 经 成 为 多 媒 体 数 据 库 、计 算 机 视 觉 等 领 域 的 研 究 热 点 。 因 此 , 采 用 CBIR 技 术可 以 较 好 地 解 决 大 型 图 像 库 的 信 息 检 索 难 题 [1]。在 CBIR 系 统 中 , 可 以 采 用 多 种 特 征 来 表 示 图 像 , 而纹 理 是 图 像 分 析 中 的 一 个 重 要 特 征 , 是 一 种 反 映 一 个 区域 中 像 素 灰 度 级 的 空 间 分 布 的 属 性 [2]。基 于 纹 理 检 索 的技 术 在 很 多 领 域 内 得 到 广 泛 应 用 , 特 别 是 针 对 医 学 图像 、遥 感 图 像 , 因 此 近 年 来 一 直 是 人 们 研 究 的 热 门 课 题 。在 图 像 检 索 中 , 较 常 用 的 纹 理 特 征 主 要 有 Tamura 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]。这 些 纹 理 分 析 方 法 都 是 提 取 了 那 些 在 特 定纹 理 描 述 中 最 重 要 的 特 征 , 突 出 纹 理 的 不 同 方 面 。其 中 ,基 于 灰 度 共 生 矩 阵 的 纹 理 检 索 算 法 被 广 泛 应 用 。灰 度 共生 矩 阵 法 [4 - 5] 在 多 数 情 况 下 是 有 效 的 , 但 也 存 在 一 些 问题 , 例 如 由 于 灰 度 共 生 矩 阵 本 身 具 有 方 向 性 而 导 致 从 中提 取 的 统 计 量 也 只 能 反 应 某 一 方 向 信 息 ; 虽 然 检 索 时 采用 了 四 个 方 向 的 统 计 量 做 平 均 , 但 还 是 不 能 很 好 地 表 达图 像 全 局 信 息 ; 另 外 对 有 相 同 内 容 但 尺 寸 相 差 很 大 的 两幅 图 像 , 在 用 该 方 法 检 索 时 由 于 所 统 计 的 像 素 数 目 存 在较 大 差 别 , 影 响 检 索 结 果 的 精 确 性 。 后 来 姚 宏 宇 [6]等 人提 出 了 基 于 广 义 图 像 灰 度 共 生 矩 阵 的 检 索 方 法 , 该 方 法考 虑 到 图 像 像 素 之 间 的 空 间 相 关 性 , 能 够 较 好 地 表 达 图像 的 全 局 信 息 , 而 且 对 图 像 的 旋 转 及 尺 寸 变 化 也 不 敏感 ; 然 而 它 只 注 重 考 虑 图 像 的 全 局 信 息 , 而 且 只 是 简 单地 提 取 广 义 图 像 的 统 计 量 特 征 , 而 没 有 考 虑 到 像 素 间 的方 向 信 息 , 丢 失 了 图 像 的 局 部 细 节 信 息 。 为 克 服 前 两 种方 法 的 局 限 性 , 本 文 在 其 基 础 上 提 出 了 改 进 的 基 于 广 义图 像 灰 度 共 生 矩 阵 的 图 像 检 索 方 法 。 在 该 方 法 中 , 首 先对 原 图 像 做 平 滑 处 理 ; 为 了 保 护 像 素 间 的 方 向 信 息 , 不是 简 单 地 计 算 原 图 像 素 邻 域 的 平 均 , 只 得 到 一 个 平 滑 图像 , 而 是 分 别 计 算 其 在 0°、45°、90°和 135°四 个 方 向 上的 均 值 , 即 得 到 四 个 平 滑 图 像 。其 次 , 将 原 图 像 与 四 个 平滑 图 像 相 对 应 的 像 素 点 组 成 二 元 组 , 计 算 每 个 二 元 组 出现 的 频 率 , 构 造 广 义 图 像 四 个 方 向 的 共 生 矩 阵 。最 后 , 与改进的基于广义图像共生矩阵的图像检索方法 *洪 清 启 , 王 备 战 , 董 槐 林 , 张 磊 , 陈 兵(厦 门 大 学 软 件 学 院 , 福 建 厦 门 361005)摘 要 : 综 合 考 虑 了 传 统 灰 度 共 生 矩 阵 法 与 基 于 广 义 图 像 灰 度 共 生 矩 阵 法 各 自 的 优 点 , 提 出 了 改进 的 基 于 广 义 图 像 灰 度 共 生 矩 阵 的 图 像 检 索 方 法 。 新 方 法 构 造 了 广 义 图 像 四 个 方 向 的 灰 度 共 生 矩阵 , 并 提 取 四 个 共 生 矩 阵 的 纹 理 参 数 进 行 检 索 。实 验 结 果 表 明 , 新 方 法 对 图 像 的 旋 转 及 尺 寸 变 化 具 有更 好 的 检 索 性 能 。关 键 词 : 基 于 内 容 的 图 像 检 索 灰 度 共 生 矩 阵 广 义 图 像 平 滑 图 像 纹 理 特 征An improved method for image retrieval based on generalizedco- occurrence matrixHONG Qing Qi , WANG Bei Zhan , DONG Huai Lin , ZHANG Lei , CHEN Bing(School of Software, Xiamen University, Xiamen 361005, China)Abs tract: This paper integrates the advantages of the traditional co - occurrence matrix and generalized image co - occurrencematrix and proposes an improved method based on generalized image co- occurrence matrix. The new approach constructs four co-occurrence matrixes based on generalized image in four directions, and then it picks up the texture parameters of the four co- oc-currence matrixes for image retrieval . The experimental results show that the new method has an advanced general performance andthe retrieval efficiency is improved greatly when the image gets a rotation and great change in size.Keywords : CBIR; co- occurrence matrix; generalized histogram; smoothed image; texture character图形与图像103《微型机与应用》2007 年第 6 期(增刊)传 统 灰 度 共 生 矩 阵 法 一 样 , 提 取 四 个 共 生 矩 阵 的 纹 理 参数 , 并 以 各 参 数 的 均 值 和 标 准 差 作 为 纹 理 特 征 向 量 上 的各 个 分 量 用 于 检 索 。 实 验 结 果 表 明 , 相 对 于 传 统 灰 度 共生 矩 阵 法 及 基 于 广 义 图 像 灰 度 共 生 矩 阵 法 , 本 文 所 采 用的 方 法 对 图 像 的 旋 转 及 尺 寸 变 化 具 有 更 好 的 稳 定 性 。1 灰 度 共 生 矩 阵 法灰 度 共 生 矩 阵 建 立 在 估 计 图 像 的 一 阶 组 合 条 件 概 率密 度 函 数 的 基 础 上 , 其 通 过 计 算 图 像 中 有 一 定 距 离 和 一定 方 向 的 两 点 之 间 灰 度 的 相 关 性 , 反 映 图 像 在 方 向 、间隔 、变 化 幅 度 及 快 慢 上 的 综 合 信 息 [7]。 设 图 像 的 灰 度 级 为N 级 , 那 么 共 生 矩 阵 为 N×N 矩 阵 , 可 表 示 为 M (Vx,Vy)(h,k),其 中 位 于 (h,k)的 元 素 mhk 的 值 表 示 一 个 灰 度 为 h, 而 另一 个 灰 度 为 k 的 两 个 相 距 为 (Vx,Vy)的 像 素 对 出 现 的 次数 [5]。 在 纹 理 特 征 的 提 取 中 , 先 构 造 四 个 方 向 的 共 生 矩阵 即 M(1,0),M(- 1,1),M(0,1),M(1,1), 然 后 分 别 计 算 四 个 共 生 矩阵 的 四 个 纹 理 参 数 : 反 差 、熵 、能 量 、相 关 , 最 后 以 各 参数 的 均 值 和 标 准 差 作 为 纹 理 特 征 向 量 中 的 各 个 分 量 。由于 各 分 量 物 理 意 义 和 取 值 范 围 不 同 , 需 对 它 们 进 行 内 部归 一 化 。 这 样 在 计 算 相 似 距 离 时 , 使 各 分 量 具 有 相 同 的权 重 。2 广 义 图 像 灰 度 共 生 矩 阵 法广 义 图 像 灰 度 共 生 矩 阵 法 考 虑 了 原 始 图 像 灰 度 级 与平滑图 像灰 度级的 联合 统计 分布 , 其 实现 过程与 灰度 共生矩阵法 类似 。广义图 像灰 度共 生矩阵 为 [6]: {hij,i=0,1,⋯ ,L-1;j=0,1, ⋯ , L- 1},L 为 灰 度 级 数 , 其 中 hij 定 义 为 集 合 {(x,y)| f(x,y)=i,g(x,y)=j}中 元 素 的 数 目 , f(x,y)为 原 图 像 , g(x,y)为 平 滑 图 像 。将 {hij}作 归 一 化 处 理 , 得 到 归 一 化 的 广 义图 像 灰 度 共 生 矩 阵 {pij}, 使 其 各 元 素 之 和 为 1 。类 似 于 灰度 共 生 矩 阵 法 , 利 用 归 一 化 的 广 义 图 像 灰 度 共 生 矩 阵{pij}可 以 定 义 各 种 特 征 统 计 量 , 如 反 差 、熵 、能 量 、相 关等 。 对 每 幅 图 像 分 别 计 算 这 四 个 统 计 量 来 表 示 纹 理 特征 , 然 后 对 其 进 行 特 征 内 部 归 一 化 , 这 样 在 计 算 相 似 距离 时 , 使 各 分 量 具 有 相 同 的 权 重 [6]。3 算 法 描 述3 .1 改 进 的 广 义 图 像 灰 度 共 生 矩 阵为 了 能 够 更 好 地 表 达 出 像 素 间 的 空 间 位 置 关 系 及方 向 细 节 信 息 , 在 计 算 平 滑 图 像 时 , 并 不 是 简 单 地 计 算原 图 像 素 邻 域 的 平 均 , 而 是 分 别 计 算 其 在 0°、45°、90°、135°四 个 方 向 上 的 均 值 , 即 得 到 四 个 平 滑 图 像 , 将 原 图像 分 别 与 四 个 平 滑 图 像 相 对 应 的 像 素 点 组 成 二 元 组 , 计算 每 个 二 元 组 出 现 的 频 率 , 构 造 广 义 图 像 四 个 方 向 的 共生 矩 阵 。设 窗 口 尺 寸 为 ( 2L+1 ) ×(2L- 1),对 灰 度 值 为 f(m,n)的像 素 (m,n), 为 了 保 护 图 像 中 水 平 、垂 直 及 斜 向 方 向 的 细节 信 息 , 更 好 地 体 现 出 像 素 间 的 空 间 方 位 关 系 , 分 别 选择 窗 内 0°、45°、90°和 135°这 四 个 特 定 方 向 上 相 应 的 像素 组 成 的 集 合 , 由 此 得 到 4 个 子 窗 口 W0 (m,n)、W1(m,n)、W2(m,n)和 W3(m,n), 可 分 别 定 义 为 [8]:W0(m,n)={f(m,n+l),- L! l!L};W1(m,n)={f(m+l,n- l),- L! l!L};W2(m,n)={f(m+l,n),- L! l!L};W3(m,n)={f(m+l,n+l),- L! l!L}然 后 计 算 原 图 每 一 像 素 分 别 在 子 窗 口 W0(m,n)、W1(m,n)、W2(m,n)、W3(m,n)内 相 应 的 均 值 , 这 样 就 得 到 了 四个 方 向 上 的 平 滑 图 像 , 每 个 平 滑 图 像 再 与 原 图 组 合 , 构造 出 广 义 图 像 四 个 方 向 的 共 生 矩 阵 。3 .2 统 计 量 特 征 提 取改 进 的 广 义 图 像 共 生 矩 阵 与 传 统 的 灰 度 共 生 矩 阵存 在 一 些 相 通 性 , 因 此 也 可 以 定 义 与 灰 度 共 生 矩 阵 法 类似 的 各 种 特 征 统 计 量 , 如 反 差 、熵 、能 量 、相 关 等 [5]。(1) 反 差 (或 称 为 主 对 角 线 的 惯 性 矩 ) :CON="i"j(i- j)2hij (1)(2) 能 量 :ASM="i"j(hij)2 (2)(3) 熵 :ENT=- "i"jhijloghij (3)(4) 相 关 :COR=["i"jijhij- !x!y]/"x"y (4)其 中 !x、!y、"x、"y 分 别 为 hx 和 hy 的 均 值 和 标 准 差 ,hx="jhij 是 矩 阵 H 中 每 列 元 素 之 和 , hy="ihij 是 矩 阵 H 中每 行 元 素 之 和 。 在 纹 理 特 征 的 提 取 中 , 首 先 构 造 广 义 图像 四 个 方 向 的 共 生 矩 阵 即 H0°、H45°、H90°和 H135°, 并 对 矩阵 中 的 元 素 进 行 归 一 化 , 然 后 分 别 计 算 四 个 共 生 矩 阵的 上 述 4 个 统 计 量 , 最 后 以 各 统 计 量 的 均 值 和 标 准 差即 !CON, "CON, !ASM, "ASM, !ENT, "ENT, !COR, "COR 作 为 纹 理 特 征向 量 中 的 各 个 分 量 。由 于 以 上 8 个 分 量 物 理 意 义 和 取 值范 围 不 同 , 需 对 它 们 进 行 内 部 归 一 化 , 这 里 采 用 高 斯 归一 化 的 方 法 , 这 样 在 计 算 相 似 距 离 时 , 可 使 各 分 量 具 有相 同 权 重 。3 .3 相 似 性 度 量设 图 像 Ii 归 一 化 后 的 八 维 特 征 向 量 为 :Fi=[!i,CON, "i,CON, !i,ASM, "i,ASM, !i,ENT, "i,ENT, !i,COR, "i,COR] (5)则 计 算 图 像 库 任 意 两 幅 图 像 Ii 、Ij 所 对 应 的 特 征 向量 Fi 、Fj 间 的 相 似 距 离 :Di j=dis(Fi,Fj) i≠ j (6)其 中 dis()为 欧 氏 距 离 函 数 。4 实 验 结 果 及 分 析Brodatz 纹 理 库 共 有 111 幅 图 像 , 包 含 了 各 种 各 样 的纹 理 , 己 被 广 泛 地 用 来 测 试 算 法 的 性 能 , 实 验 中 采 用Brodatz 图 像 库 和 Brodatz 图 标 库 。 文 章 采 用 参 考 文 献 [6]的 实 验 方 法 , 即 对 一 幅 图 像 进 行 旋 转 或 缩 放 等 变 化 得 到图形与图像104《微型机与应用》2007 年第 6 期(增刊)图 1 检 索 结 果 的 比 较 曲 线 图新 图 像 , 然 后 在 图 像 库 中 检 索 该 图 像 , 检 索 结 果 为 正 确图 像 (未 经 变 化 的 图 像 )的 位 序 R, 将 满 足 R!15 的 结 果视 为 成 功 的 检 索 结 果 。由 于 Brodatz 图 标 库 中 图 像 是 Brodatz 图 像 库 中 对 应图 像 的 小 图 标 , 因 此 只 要 对 图 标 库 中 的 每 一 幅 图 像 进 行45°旋 转 就 能 得 到 与 Brodatz 图 像 库 中 对 应 的 旋 转 和 缩小 后 的 新 图 像 , 然 后 在 原 图 像 库 对 新 图 像 进 行 检 索 , 得到 每 个 新 图 像 的 位 序 。 对 每 一 位 序 R 所 对 应 的 区 间 [0 ,R], 统 计 该 区 间 内 成 功 检 索 结 果 的 个 数 , 记 为 SUM(R)。则 定 义 位 序 百 分 比 为 :P(R)=SUM(R)/111 (7)对 于 给 定 的 位 序 R 值 , P(R)值 表 示 在 小 于 或 等 于 R的 范 围 内 检 索 成 功 个 数 的 百 分 比 , P (R)值 越 大 , 说 明 算法 的 检 索 成 功 率 越 高 。统 计 结 果 见 图 1 , 其 中 , O 表 示 基于 灰 度 共 生 矩 阵 方 法 的 检 索 结 果 ; T 表 示 基 于 广 义 图 像共 生 矩 阵 方 法 的 检 索 结 果 ; E 表 示 利 用 本 文 方 法 的 检 索结 果 。 由 图 可 以 看 出 , 基 于 灰 度 共 生 矩 阵 方 法 对 图 像 旋转 及 大 小 变 化 后 的 检 索 能 力 相 对 后 两 种 方 法 要 差 得 多 ,后 两 种 方 法 检 索 能 力 相 当 , 但 本 文 方 法 的 结 果 还 是 有 所改 进 。文 章 综 合 考 虑 了 传 统 灰 度 共 生 矩 阵 及 广 义 图 像 共生 矩 阵 方 法 的 各 自 优 点 , 在 其 基 础 上 提 出 了 改 进 的 基 于广 义 图 像 灰 度 共 生 矩 阵 的 图 像 检 索 方 法 。 在 该 方 法 中 ,首 先 , 对 原 图 像 分 别 计 算 其 在 0°、45°、90°、135°四 个 方向 上 平 滑 图 像 ; 其 次 , 将 原 图 像 与 四 个 平 滑 图 像 相 对 应的 像 素 点 组 成 二 元 组 , 计 算 每 个 二 元 组 出 现 的 频 率 , 构造 广 义 图 像 四 个 方 向 的 共 生 矩 阵 ; 最 后 , 与 传 统 灰 度 共生 矩 阵 法 一 样 , 提 取 四 个 共 生 矩 阵 的 纹 理 参 数 , 并 以 各参 数 的 均 值 和 标 准 差 作 为 纹 理 特 征 向 量 上 的 各 个 分 量用 于 检 索 。 实 验 结 果 表 明 , 相 对 于 传 统 灰 度 共 生 矩 阵 法及 基 于 广 义 图 像 灰 度 共 生 矩 阵 法 , 新 方 法 对 图 像 的 旋 转及 尺 寸 变 化 具 有 更 好 的 鲁 棒 性 。参 考 文 献[1] 程 起 敏 . 基 于 内 容 的 遥 感 影 像 库 检 索 关 键 技 术 研 究 [D].北 京 : 中 国 科 学 院 遥 感 应 用 研 究 所 , 2004.[2] IEEE Standard 610. 4- 1990, IEEE Standard Glossary ofImage Processing and Pattern Recognition Terminology[M].New York : IEEE Press, 1990.[3] 庄 越 挺 , 潘 云 鹤 . 网 上 多 媒 体 信 息 分 析 与 检 索 [M].北 京 :清 华 大 学 出 版 社 , 2002.[4] FURHT B. Video and image processing in multimediasystems[M]. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1995:226- 270.[5] 刘 忠 伟 , 章 毓 晋 . 综 合 利 用 颜 色 和 纹 理 特 征 的 图 像 检索 [J]. 通 信 学 报 ,1999,20(5).[6] 姚 宏 宇 , 李 弼 程 . 基 于 广 义 图 像 灰 度 共 生 矩 阵 的 图 像检 索 方 法 [J]. 计 算 机 工 程 与 应 用 , 2004, 34.[7] 王 润 生 . 图 像 理 解 [M]. 长 沙 : 国 防 科 技 大 学 出 版 社 ,1995.[8] 张 旭 明 , 徐 滨 士 , 董 世 运 . 用 于 图 像 处 理 的 自 适 应 中 值滤 波 [J]. 计 算 机 辅 助 设 计 与 图 形 学 学 报 , 2005,17(2).( 收 稿 日 期 : 2007- 04- 17 )参 考 文 献[1] 中 国 生 物 特 征 认 证 动 态 [M]. 创 世 纪 号 , 2003,(001):1- 10.[2] DAUGMAN J G. High confidence visual recognition ofpersons by a test of statistical independence [J]. IEEETransactions on Pattern Recognition and Machine Analysis,1993,15(11):1148- 1161.[3] CAMPBELL J J. Speaker recognition: A tutorial[J]. Pro-ceedings of IEEE, 1997,85(9):1437- 1462.[4] MILLER B. Vital signs of identity[J]. IEEE Spectrum,1994,31(2):22- 30.[5] NALWA V. Automatic on- line signature verification [J].Proceedings of IEEE, 1997,85(2):213- 239.[6] GONZALEZ R C, WOODS R E. Digital image processing.3rd. ed. Addison- Wesley, 1992.( 收 稿 日 期 : 2007- 04- 17 )方 法 Nt Nl Nr Ne MER(%) DER(%)统 计 窗 法 484 32 448 36 86.8 63.8谱 分 析 法 501 24 445 56 84.8 44.7连 续 谱 方 法 487 15 459 28 91.4 94.6表 1 以 BVC 2004 进 行 实 验 得 到 的 数 据( 上 接 第 100 页 )图形与图像""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""105

改进的基于广义图像共生矩阵的图像检索方法

http://dspace.xmu.edu.cn/bitstream/handle/2288/18908/%e6%94%b9%e8%bf%9b%e7%9a%84%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e5%b9%bf%e4%b9%89%e5%9b%be%e5%83%8f%e5%85%b1%e7%94%9f%e7%9f%a9%e9%98%b5%e7%9a%84%e5%9b%be%e5%83%8f%e6%a3%80%e7%b4%a2%e6%96%b9%e6%b3%95.pdf?sequence=1&isAllowed=y

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