模糊色彩量化區域特徵選取之彩色影像檢索方法

Abstract

植基於影像內容檢索(content-based image retrieval, CBIR)之方法常使用色彩、形狀、紋理等各種不同特徵，作為影像檢索比對之依據。其中色彩尤為重要，但必須正確且有效的對色彩直方圖量化。本文提出模糊色彩量化區域特徵選取之彩色影像檢索方法，其目的主要在降低因色彩量化誤差所造成之誤判，並結合區域之外形及紋理特徵，提供區域選取之檢索方式。首先利用模糊聚類(FCM, Fuzzy-C-Mean)分群法，找出彩色影像最具代表性之色彩，作為相似度比對以及區域選取之依據。接著結合區域之外形特徵及紋理特徵，作為原始影像的索引特徵值。經由實驗印證本文所提之方法，影像檢索之正確率均高於色彩均等量化法與查表量化法。並且採用CIE LAB之色彩空間，比採用RGB、及HSV色彩空間較不受亮度變化誤判之影響。同時，以區域檢索方式正確率會高於以全影像檢索之方式。