CN100428278C - 彩色图像处理方法和装置 - Google Patents

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Abstract

提供了一种彩色图像处理方法,用于检索描述图像的彩色特征的彩色特征描述符。所述彩色图像处理方法包括步骤:a)获取输入图像的彩色向量;b)分类彩色向量,获得输入图像的主彩色和其比例;和c)将所述主彩色和其比例表示为输入图像的彩色特征描述符。该彩色图像处理方法应用到基于对象的图像处理方法,从而允许多媒体内容的快速搜索和检索。

Description

彩色图像处理方法和装置
技术领域
本发明涉及一种彩色图像处理方法和装置,并且特别涉及用于检索在索引和搜索一彩色图像中使用的彩色特征描述符的彩色图像处理方法。
背景技术
在描述多媒体内容的视觉特征中,彩色是最主要的特征。按照传统的彩色图像处理方法,彩色矩形图用于表达图像的彩色信息。然而,使用由1024个箱(bin)组成的彩色矩形图的传统彩色图像处理方法有这种缺点,描述图像的图像处理步骤的计算复杂度高,并且需要更多的处理时间。
发明的公开
为了解决上述问题,本发明的一个目的是提供一种能够减少计算复杂度和处理时间的彩色图像处理方法。
本发明的另一个目的是提供一种具有执行彩色图像处理方法的计算机可执行程序的计算机可读介质。
本发明的另一个目的是提供一种执行彩色图像处理方法的彩色图像处理装置。
本发明的特征通过一种彩色图像处理方法和图像处理装置实现,该方法包括步骤:(a)获取输入图像的彩色向量,(b)分类彩色向量,获得输入图像的主彩色和其比例,和(c)将所述主彩色和其比例表示为输入图像的彩色特征描述符。
所述彩色向量最好是量化的彩色向量,及所述比例是百分点。
该彩色图像处理方法可进一步包括步骤:(e)组合所述量化的彩色向量和彩色特征描述符,并且将所述组合结果表示为整个图像。
此外,在步骤(b)之前,可进一步包括步骤:执行用于平滑输入图像的预定滤波处理。或者在步骤(b)之前,该方法可进一步包括步骤:执行用于输入图像的噪声排除的预定滤波处理。
此外,在步骤(b)之前,该方法可进一步包括步骤:分析被滤波图像中的像素是噪声的概率,并且对其施加合适的权重,和将通用劳埃德算法应用到对应于加权像素的彩色向量,以执行彩色量化。
按照本发明的另一方面,提供了一种彩色图像处理方法,用于检索描述图像的彩色特征的彩色特征描述符,所述方法包括步骤:(a)将输入图像分割成多个区域;(b)获得分割区域的彩色向量;(c)对所述彩色向量分类,以获得输入图像的主彩色和其比例;和(d)将所述主彩色和其比例表示为输入图像的彩色特征描述符。
本发明还提供了一种计算机可读介质,它具有执行彩色图像处理方法的计算机可执行的程序代码,该方法用于检索描述图像的彩色特征的彩色特征描述符,所述方法包括步骤:(a)将输入图像分割成多个区域;(b)获得分割区域的彩色向量;(c)对所述彩色向量分类,以获得输入图像的主彩色和其比例;和
(d)将所述主彩色和其比例表示为输入图像的彩色特征描述符。
按照本发明的另一方面,提供了一种彩色图像处理装置,用于检索描述图像的彩色特征的彩色特征描述符,包括:彩色向量检索单元,用于接收输入图像的像素值数据和检索预定彩色坐标系统的彩色向量;和彩色特征描述符产生单元,当彩色向量均被接收到,并且产生和输出包含主彩色和其百分点信息的彩色特征描述符数据时,获得由彩色向量表示的主彩色的百分点。
此外,本发明提供了一种彩色图像处理装置,用于检索描述图像的彩色特征的彩色特征描述符,该装置包括:分割单元,用于将输入图像分成k个区域(其中k是任意正整数),并且依次输出相应于第k区域的像素值数据;彩色向量检索单元,用于接收输入图像的像素值数据和检索预定彩色坐标系统的彩色向量;和彩色特征描述符产生单元,当彩色向量均被接收到,并且产生和输出包含主彩色和其百分点信息的彩色特征描述符数据时,获得由彩色向量表示的主彩色的百分点。
附图的简单描述
通过参照附图,对本发明优选实施例的详细描述,本发明的上述目的和优点将变得更清楚,其中:
图1是表示按照本发明的彩色图像处理方法的流程图;
图2是表示在图1的步骤106中执行的图像分割的图;
图3是按照本发明的彩色图像处理装置的方框图;
图4A和4B示出通过执行由根据本发明的彩色图像处理方法的由计算机程序索引的关于图像的基于区域搜索获得的结果。
执行本发明的最佳方式
下面,将参照附图详细描述本发明的实施例。
参照图1,该图示出了本发明的彩色图像处理方法,输入彩色图像A(步骤100)。彩色图像被分割成多个区域F1、F2、F3、F4(步骤102)。例如,可以基于边缘流向执行分割。然后,获得各区域F1、F2、F3、F4的量化的彩色向量(步骤104)。
获得量化彩色向量的步骤最好包括下列步骤。首先,按预处理步骤,执行图像的平滑和噪声排除。接着,分析被滤波图像中的像素是噪声像素的概率,然后对其使用适当的权重。通过距相邻像素的彩色距离获得被滤波图像像素中是噪声像素的概率。例如,在按照距一中心像素的彩色距离分类的像素中,选择范围从具有最小彩色距离的像素开始的i个像素(i是任意整数),并且在被选择像素中,具有最大彩色距离的像素值设定为最大彩色距离,由T(n)表示。然后,通过exp(-T(n))加权各像素的彩色向量。由v(n)定义exp(-T(n))。下面,假定所有像素的T(n)值的平均值是Tavg,要在量化中使用的初始簇的数目N等于Tavg×任意常数(例如2)。然后,通用劳埃德(Lloyd)算法应用到对应于加权像素的彩色向量,以量化彩色向量。首先,使用表达式(1)表示的簇质心(ci):
c i = Σv ( n ) X ( n ) Σv ( n ) . . . . . . ( 1 )
其中,X(n)是分类像素中第n个像素的像素值,并且计算由表达式(2)表示的Di的值:
Di=∑v(n)||X(n)-ci||2       ......(2)
然后分裂具有Di最大值的簇。重复该过程,直到产生N个簇。在产生N个簇之后,执行通用劳埃德算法。当执行通用劳埃德算法时,通过表达式(1)计算簇质心,以执行更新。
下面,通过执行凝聚聚类(agglomerative clustering),凝聚具有类似彩色向量的簇。凝聚聚类由R.O.Duda和P.E.Hart在“PatternClassification and Scene Analysis,John Wiley and sons,New York,1973”中公开,在该说明书中将不再详细描述。
然后,分类彩色向量,并且获得由彩色向量[cLi,cUi,cVi]表示的主彩色和它们的百分点Pi(步骤106)。在此,i表示基本区域的任意序列号,范围从1到N,L、U和V表示CIE LUV彩色坐标系统的坐标。百分点Pi以小数表示。i个区域的百分点的和是1,如同表达式(3)表示的:
Σ i = 1 N Pi = 1 . . . . . . ( 3 )
下面,由彩色向量[cLi,cUi,cVi]表示的主彩色和它们的百分点Pi表达为有关区域的彩色特征描述符由(步骤108)获得。换言之,彩色特征描述符F可由表达式(4)表示:
F={{[cLi,cUi,cVi],Pi},i=1,...,N}     ......(4)
其中N是预定正整数。彩色特征描述符可称为可变箱彩色矩形图(variable-bin color histogram)。
通过组合在第k个区域的像素值数据即Regionk和该区域的彩色特征描述符数据即Fk,整个图像A’由表达式(5)表示:
A′={Region1,F1;Region2,F2;...;Regionk,Fk}  ......(5)
其中k是表示图像A的被分割区域的数目的预定正整数(步骤110)。
由本发明的彩色图像处理方法检索的彩色特征描述符通过针对一个区域的小数目紧密表示。彩色特征描述符的紧密表示可以显著减少计算复杂度。这使得基于多媒体的内容的快速搜索和检索。本发明的彩色图像处理方法可以应用到基于对象的图像处理方法诸如MPEG-7。
该彩色图像处理方法是通过计算机程序可编程的。构成计算机程序的代码和代码段能够容易地由本领域计算机程序员得出。此外,该程序存储在计算机可读介质中,并且可由计算机读出和执行,从而实现该彩色图像处理方法。介质包括磁记录介质、光记录介质、载波介质等。
此外,该彩色图像处理方法可以在彩色图像处理装置上完成。图3是本发明的彩色图像处理装置的方框图。参照图3,彩色图像处理装置包括;分割单元300;彩色向量检索单元302;彩色特征描述符产生单元304和组合单元306。
在彩色图像处理装置的操作中,分割单元300将输入图像A划分成k个区域,并且依次输出在第k区域的像素值数据Regionk。彩色向量检索单元302接收在第k个区域的像素值数据Regionk,并且检索彩色向量[cLi,cUi,cVi]。当i个彩色向量[cLi,cUi,cVi]均被接收到时,彩色特征描述符产生单元304获得由彩色向量[cLi,cUi,cVi]表示的主彩色的百分点Pi,并且产生和输出彩色特征描述符数据Fk。彩色特征描述符数据Fk包括由彩色向量[cLi,cUi,cVi]表示的主彩色和它们的百分点Pi的信息。
为了获得各彩色的百分点Pi,在每个分割区域内执行彩色量化是更好的。这样,彩色图像处理装置最好进一步包括量化单元(未示出)。该彩色图像处理装置最好进一步包括一滤波单元(未示出),用于执行对输入图像进行平滑和噪声排除的预定滤波处理。量化单元分析被滤波图像中的像素是噪声像素的概率,对其施加适当的权重,并且用通用劳埃德算法量化对应于加权像素的彩色向量。
组合单元306组合在第k个区域的像素值数据即Regionk和该区域的彩色特征描述符数据即Fk,输出被处理的图像A’。本发明的彩色图像处理装置可以应用于基于对象的图像处理方法诸如MPEG-7。此外,在本发明的彩色图像处理装置中,使用图像的主彩色表达彩色图像也可应用于除了彩色图像除了领域之外的各种其它领域。
如上所述,本发明的彩色图像处理方法应用到基于对象的图像处理方法,从而允许对多媒体内容的快速搜索和检索。
工业应用性
本发明能应用到基于对象的图像处理领域。

Claims (36)

1.一种彩色图像处理方法,用于检索描述图像的彩色特征的彩色特征描述符,该方法包括步骤:
(a)获取输入图像的彩色向量;
(b)分类彩色向量,获得输入图像的主彩色和其比例;和
(c)将所述主彩色和其比例表示为输入图像的彩色特征描述符。
2.如权利要求1所述的彩色图像处理方法,其中,所述彩色向量是量化的彩色向量。
3.如权利要求1所述的彩色图像处理方法,其中,所述比例是百分点。
4.如权利要求1所述的彩色图像处理方法,进一步包括步骤:(d)组合所述彩色向量和彩色特征描述符,并且将所述组合结果表示为整个图像。
5.如权利要求4所述的彩色图像处理方法,其中,所述彩色向量是量化的彩色向量。
6.如权利要求4所述的彩色图像处理方法,其中,所述比例是百分点。
7.如权利要求1所述的彩色图像处理方法,进一步包括步骤:(e)组合所述量化的彩色向量和彩色特征描述符,并且将所述组合结果表示为整个图像。
8.如权利要求1所述的彩色图像处理方法,在步骤(b)之前,进一步包括步骤:执行用于平滑输入图像的预定滤波处理。
9.如权利要求1所述的彩色图像处理方法,在步骤(b)之前,进一步包括步骤:执行对输入图像进行噪声排除的预定滤波处理。
10.如权利要求1所述的彩色图像处理方法,在步骤(b)之前,进一步包括步骤:执行对输入图像平滑和噪声排除的预定滤波处理。
11.如权利要求1到10任意之一所述的彩色图像处理方法,在步骤(b)之前,进一步包括步骤:
分析被滤波图像中的像素是噪声像素的概率,并且对其施加合适的权重;和
将通用劳埃德算法应用到对应于加权像素的彩色向量,以执行彩色量化。
12.一种彩色图像处理方法,用于检索描述图像的彩色特征的彩色特征描述符,所述方法包括步骤:
(a)将输入图像分割成多个区域;
(b)获得分割区域的彩色向量;
(c)对所述彩色向量分类,以获得输入图像的主彩色和其比例;和
(d)将所述主彩色和其比例表示为输入图像的彩色特征描述符。
13.如权利要求12所述的彩色图像处理方法,其中,所述彩色向量是量化的彩色向量。
14.如权利要求12所述的彩色图像处理方法,其中,所述比例是百分点。
15.如权利要求1所述的彩色图像处理方法,进一步包括步骤:(e)组合用于所述被分割区域的量化彩色向量和彩色特征描述符,并且将所述组合结果表示为整个图像。
16.如权利要求12所述的彩色图像处理方法,在步骤(b)之前,进一步包括步骤:执行用于平滑输入图像的预定滤波处理。
17.如权利要求12所述的彩色图像处理方法,在步骤(b)之前,进一步包括步骤:执行对输入图像进行噪声排除的预定滤波处理。
18.如权利要求12所述的彩色图像处理方法,在步骤(b)之前,进一步包括步骤:执行对输入图像平滑和噪声排除的预定滤波处理。
19.如权利要求12所述的彩色图像处理方法,在步骤(b)之前,进一步包括步骤:执行用于平滑所述被分割区域的预定滤波处理。
20.如权利要求12所述的彩色图像处理方法,在步骤(b)之前,进一步包括步骤:执行对所述被分割区域进行噪声排除的预定滤波处理。
21.如权利要求12所述的彩色图像处理方法,在步骤(b)之前,进一步包括步骤:执行对所述被分割区域的平滑和噪声排除的预定滤波处理。
22.如权利要求12到21任意之一所述的彩色图像处理方法,在步骤(b)之前,进一步包括步骤:
分析被滤波图像中的像素是噪声像素的概率,并且对其施加合适的权重;和
将通用劳埃德算法应用到对应于加权像素的彩色向量,以执行彩色量化。
23.一种彩色图像处理装置,用于检索描述图像的彩色特征的彩色特征描述符,包括:
彩色向量检索单元,用于接收输入图像的像素值数据和检索预定彩色坐标系统的彩色向量;和
彩色特征描述符产生单元,当所述彩色向量均被接收到,并且产生和输出包含主彩色和其百分点信息的彩色特征描述符数据时,获得由彩色向量表示的主彩色的百分点。
24.如权利要求23所述的彩色图像处理装置,进一步包括组合单元,将像素值数据和彩色特征描述符数据组合,以输出一被处理的图像。
25.一种彩色图像处理装置,用于检索描述图像的彩色特征的彩色特征描述符,包括:
分割单元,用于将输入图像分成k个区域,其中k是任意正整数,并且依次输出相应于第k区域的像素值数据;
彩色向量检索单元,用于接收输入图像的像素值数据和检索预定彩色坐标系统的彩色向量;和
彩色特征描述符产生单元,当彩色向量均被接收到,并且产生和输出包含主彩色和其百分点信息的彩色特征描述符数据时,获得由彩色向量表示的主彩色的百分点。
26.如权利要求25所述的彩色图像处理装置,进一步包括量化单元,用于执行在被分割区域中的彩色量化。
27.如权利要求26所述的彩色图像处理装置,其中,所述量化单元分析被滤波图像中的像素是噪声像素的概率,并且对其施加合适的权重,以及将通用劳埃德算法应用到对应于加权像素的彩色向量,以执行彩色量化。
28.如权利要求25所述的彩色图像处理装置,进一步包括组合单元,针对k个被分割区域,将对应于第k个区域的像素值数据和相应区域的彩色特征描述符数据组合,以输出被处理的图像。
29.如权利要求28所述的彩色图像处理装置,进一步包括量化单元,用于执行在被分割区域中的彩色量化。
30.如权利要求29所述的彩色图像处理装置,其中,所述量化单元分析被滤波图像中的像素是噪声像素的概率,并且对其施加合适的权重,以及将通用劳埃德算法应用到对应于加权像素的彩色向量,以执行彩色量化。
31.如权利要求25到30任意之一所述的彩色图像处理装置,进一步包括滤波单元,执行用于平滑输入图像的预定滤波处理。
32.如权利要求25到30任意之一所述的彩色图像处理装置,进一步包括滤波单元,执行对输入图像进行噪声排除的预定滤波处理。
33.如权利要求25到30任意之一所述的彩色图像处理装置,进一步包括滤波单元:执行对输入图像平滑和噪声排除的预定滤波处理。
34.如权利要求31到33任意之一所述的彩色图像处理装置,进一步包括量化单元,用于执行在被分割区域中的彩色量化。
35.如权利要求34所述的彩色图像处理装置,其中,所述量化单元分析被滤波图像中的像素是噪声像素的概率,并且对其施加合适的权重,以及将通用劳埃德算法应用到对应于加权像素的彩色向量,以执行彩色量化。
36.如权利要求35所述的彩色图像处理装置,进一步包括组合单元,针对k个被分割区域,将对应于第k个区域的像素值数据和相应区域的彩色特征描述符数据组合,以输出被处理的图像。
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Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2364590B (en) * 2000-07-07 2004-06-02 Mitsubishi Electric Inf Tech Method and apparatus for representing and searching for an object in an image
KR100788643B1 (ko) 2001-01-09 2007-12-26 삼성전자주식회사 색과 질감의 조합을 기반으로 하는 영상 검색 방법
KR100494080B1 (ko) 2001-01-18 2005-06-13 엘지전자 주식회사 공간 밀착 성분을 이용한 대표 칼라 설정방법
KR100450793B1 (ko) * 2001-01-20 2004-10-01 삼성전자주식회사 영역 분할된 영상의 영역 특징치 정합에 기초한객체추출장치 및 그 방법
KR100477801B1 (ko) * 2002-12-26 2005-03-22 한국전자통신연구원 3차원 영상정보 기술장치와 그 방법 및 이를 이용한 3차원영상정보 검색장치 및 그 방법
JP4353503B2 (ja) 2003-04-30 2009-10-28 キヤノン株式会社 画像処理装置
JP4266695B2 (ja) 2003-04-30 2009-05-20 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
EP1477931A1 (de) * 2003-05-15 2004-11-17 Siemens Schweiz AG Verfahren zur Darstellung von einer Konturen enthaltenden Graphik auf einer Anzeigeeinheit
DE60317053T2 (de) * 2003-07-04 2008-08-07 Mitsubishi Denki K.K. Verfahren und Vorrichtung zur Darstellung einer Bildgruppe
US7840081B2 (en) 2004-09-23 2010-11-23 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Methods of representing and analysing images
GB2418555A (en) * 2004-09-23 2006-03-29 Mitsubishi Electric Inf Tech Representing an image using descriptors based on colour information
US7689620B2 (en) 2006-05-24 2010-03-30 Sizhe Tan Efficiently and systematically searching stock, image, and other non-word-based documents
US7809185B2 (en) * 2006-09-21 2010-10-05 Microsoft Corporation Extracting dominant colors from images using classification techniques
AU2007237365B2 (en) * 2007-12-05 2011-05-12 Canon Kabushiki Kaisha Colour reproduction in a colour document image
CN101576932B (zh) * 2009-06-16 2012-07-04 阿里巴巴集团控股有限公司 近重复图片的计算机查找方法和装置
CN101599122B (zh) * 2009-07-02 2013-06-19 阿里巴巴集团控股有限公司 一种图像识别方法及装置
TWI499921B (zh) * 2010-03-08 2015-09-11 Alibaba Group Holding Ltd Near duplicate images computer for a method and apparatus
US8897552B2 (en) * 2012-08-01 2014-11-25 Microsoft Corporation Setting an operating-system color using a photograph
US20180228552A1 (en) * 2017-01-30 2018-08-16 The Board Of Regents, The University Of Texas System Surgical cell, biologics and drug deposition in vivo, and real-time tissue modification with tomographic image guidance and methods of use
CN111488885B (zh) * 2020-06-28 2020-09-25 成都四方伟业软件股份有限公司 一种图片主题色系智能提取方法及装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6318256B2 (zh) * 1979-10-29 1988-04-18 Nippon Bikutaa Kk
CN1116455A (zh) * 1993-11-18 1996-02-07 世嘉企业股份有限公司 数据压缩方法、图像数据存储器以及压缩数据展开方法与装置

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6318256A (ja) * 1986-07-09 1988-01-26 Toshiba Corp 溶存物質の測定方法
US5047842A (en) * 1989-11-03 1991-09-10 The Trustees Of Princeton University Color image display with a limited palette size
EP0555674B1 (en) * 1992-02-11 1999-04-21 Eastman Kodak Company Image rendering system and associated method for minimizing contours in a quantized digital color image
US5684897A (en) * 1992-02-19 1997-11-04 Ezel Inc. Method for quantizing color image data by minimizing least squares error of binary coding
JPH05266091A (ja) * 1992-03-23 1993-10-15 Mitsubishi Electric Corp 画像の類似色調検索装置
JPH05274372A (ja) * 1992-03-25 1993-10-22 Mitsubishi Electric Corp 画像の特徴色自動付加装置
JP3311077B2 (ja) * 1993-05-06 2002-08-05 松下電器産業株式会社 画像検索装置
JPH0816789A (ja) * 1994-07-05 1996-01-19 Kajima Corp 景観の色彩判定方法
US6215910B1 (en) * 1996-03-28 2001-04-10 Microsoft Corporation Table-based compression with embedded coding
KR100245338B1 (ko) * 1996-09-25 2000-02-15 전주범 칼라 영상 파일 분류 및 검색 방법 및 장치
KR200235751Y1 (ko) * 1996-10-30 2001-11-22 이구택 가스압력용기자동교체장치
JP3747589B2 (ja) * 1997-09-17 2006-02-22 コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 画像特徴量比較装置および画像特徴量比較プログラムを記録した記録媒体
JPH11196296A (ja) * 1997-12-26 1999-07-21 Canon Inc 画像処理装置および方法、非線形フィルタ、記録媒体
JPH11238077A (ja) * 1998-02-24 1999-08-31 Minolta Co Ltd 画像検索装置及び方法並びに画像検索プログラムを記録する記録媒体
WO2000065839A1 (en) * 1999-04-23 2000-11-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Color image segmentation method

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6318256B2 (zh) * 1979-10-29 1988-04-18 Nippon Bikutaa Kk
CN1116455A (zh) * 1993-11-18 1996-02-07 世嘉企业股份有限公司 数据压缩方法、图像数据存储器以及压缩数据展开方法与装置

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