CN101211355A - 一种基于聚类的图像查询方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于聚类的图像查询方法，包括以下步骤：(1)提取目标图像和图像数据库中每幅图像的颜色特征和纹理特征；(2)对描述图像内容的高维特征进行降维，得到特征子集；(3)对特征子集构成的数据集进行聚类；(4)对聚类得到的每个类分别建立索引；(5)使用索引进行图像查询。本发明的优点在于：根据图像的注意力区域对图像进行简单有效的划分，优化了索引树结构，使检索更为准确和高效。
Description
技术领域
本发明涉及图像内容表示与图像查询技术，特别涉及高维数据空间的聚类图像查询方法。
背景技术
随着网络的高速发展，各种类型的信息飞速增长。除文本之外，因特网(Internet)也在不断产生大量图像、视频等可视化数据。图像由于其直观鲜明、内容丰富的特点，成为一种重要的信息载体，是组成多媒体的重要内容。根据人们日益增长的对可视化数据的需求，如何对这些海量信息进行有效的分析、管理、查询和检索，成为目前亟待解决的问题。
传统的检索系统主要通过图片的文件名以及部分网页文字信息来建立索引，对图像进行描述和检索。但是，手工标注的开销太大，而且具有主观性，并且很难用文字来描述图像中含有的视觉信息，如颜色、纹理、轮廓等感知元素。因此，基于内容的大型图像数据库的索引和检索在近年成为众多关注的课题。
图像内容的表示和特征的提取问题，是图像理解的基础和核心所在。对图像内容的理解，其本质就是提取像素点分布的统计规律，从而进行相似性的计算与度量。颜色、纹理、形状，以及边缘等被提取出来作为常用的图像描述特征。
提取描述图像内容的特征之后，图像被映射为高维数据空间中的样本点。对于海量数据而言，如何建立有效的索引结构，是加快检索速度、提高检索精度的关键问题。同时，与图像对应的都是高维数据点，常用的索引方法已难以满足需要，具有动态性、高效性、鲁棒性和集成性的高维索引结构己成为热门的研究方向。
常用的高维索引是树型空间索引，分为基于数据划分和基于空间划分两类，前者划分数据集，并建立数据子集的包含区域的层次结构，比如R树、R*树、SS树等；后者将数据空间划分为不相交的子空间，并建立子空间的层次结构，比如Quadtree、K-D树等。在目前的大型数据库检索系统中，普遍采用了R*树作为索引的数据结构。它的主要思想是：基于最小包含矩形MBR(Minimum BoundaryRectangle)划分数据，使空间上靠近的空间对象拥有尽可能近的共同祖先。在分裂节点和选取最优子树时，采用多样化的衡量指标，除采用R树中的面积指标外，还引入周长、矩形重叠面积等指标。针对R树结构受数据输入次序影响的问题，R*树采用强制重新插入策略，对树中已有节点中的单元进行有选择的重新插入，优化树的整体结构，有助于提高查询性能。代价仅仅稍高于R树，同时支持点数据和其他空间数据的索引建立与查询。详情参见文献Beckmann H-P Kriegel，R Schneider，BSeeger.The R*-Tree：An Efficient and Robust Access Method for Points andRectangles[C].In：Proc ACM SIGMOD，1990：322-331.
大部分树型空间索引在低维空间中性能优越，但在高维空间中，性能下降，这是因为一些重要的参数，如体积、面积等，都和空间维数呈幂级增长的关系。R*树对10维以下的数据集有较理想的处理效果，但当维数超过20时，在高维空间中出现大量MBR重叠，导致结构退化，引起性能下降。并且，现实应用中提取的数据集，如从检索图像、视频关键帧中提取的特征描述子，在整个特征空间中往往是非均匀分布的，这就会导致大量空结点或稀疏边界矩形的产生，严重影响检索效率。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于聚类的图像查询方法，用于大规模图像库中快速检索与目标图像相似的数据图像。
为了达到上述目的，本发明采取如下技术方案：
一种基于聚类的图像查询方法，包括以下步骤：
(1)提取目标图像和图像数据库中每幅图像的颜色特征和纹理特征；
(2)对描述图像内容的高维特征进行降维，得到特征子集；
(3)对特征子集构成的数据集进行聚类；
(4)对聚类得到的每个类分别建立索引；
(5)进行图像查询。
进一步地，步骤(1)中，提取颜色特征的步骤包括：①将图像固定划分为N块，N为大于或等于3的整数；②给每个分块赋予权重。
进一步地，步骤(2)中，对高维特征进行降维，选择全局颜色矩来作为表征图像内容的特征向量。
进一步地，步骤(3)中，所述聚类是结合网格的样本密度聚类。
进一步地，图像固定分块数N＝5。
进一步地，选择全局颜色矩是选取颜色的一阶矩、二阶矩和三阶矩来作为表征图像的特征向量。
进一步地，所述结合网格的样本密度聚类具体包括步骤：①将降维后的低维数据空间划分成固定大小的网格；②计算每个网格中落入的样本数目，确立每个格点的样本密度；③将格点按照其样本密度排序；④根据排序结果得到初始聚类的分类数和各分类的初始中心；⑤用模糊C均值方法(Fuzzy C-means Method，简称FCM，模糊C均值方法)来模拟数据点的分布，得到最终的聚类结果。
进一步地，所述步骤①将降维后的低维数据空间划分成固定大小的网格，其中网格划分数目的确定包括如下步骤：①根据所有样本数据之间的平均距离来确定网格边长；②根据网格边长得到网格划分的数目。
进一步地，所述步骤(4)中，在聚类得到的每一类中分别建立以R*树为数据结构的树型索引。
进一步地，所述步骤(5)具体包括：1)将目标图像中提取的特征向量与各聚类中心进行匹配；2)选择最相似的索引树进行检索，得到相似性匹配结果。
本发明方法的优点在于：
(1)根据图像的注意力区域对图像进行简单有效的划分，突出中心部分的细节和权重，不必对图像进行精确分割，有效地降低了特征维数；
(2)利用聚类的结果指导多个索引的建立，有效地避免了稀疏数据和噪音数据对建立索引树的影响，优化了索引树结构，使检索更为准确和高效。
附图说明
图1是本发明实施例中基于固定分块的图像颜色特征提取方法示意图；
图2是本发明实施例中综合网格与样本密度的聚类方法示意图；
图3是本发明实施例中基于聚类的图像查询系统流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
如图3所示，为本发明的一种基于聚类的图像查询方法的操作流程图。该方法的操作步骤包括：
步骤10中，提取目标图像和图像数据库中每幅图像的颜色和纹理特征。颜色特征的提取在HSV空间中进行，通过转换公式将图像的RGB(Red红，Green绿，Blue蓝)值转化为色度、饱和度和亮度值，更加符合人的视觉感知特性。HSV(Hue色度，Saturation饱和度，Value纯度)空间中，每个像素对应一个三维向量，分别表示所在点的色度、饱和度和亮度，单位和变化范围都不相同。为了统一处理，将它们分别进行等级量化，并根据视觉研究的相关结果增大色调的关注度，将三维向量通过线性组合转换成为一个0到31之间的整数值，每个数值代表一个颜色分段。
将每个象素都进行量化之后，用图1的方法提取每幅图像的颜色特征。这里将图像平均划分为4*4的小块，然后按图示组合为5个大的分块，分别对应上下左右和中间部分(ABCD分别对应上、左、下、右四个部分，E对应中间部分，粗线条表示这些大的分块的边界)。在常见的风景或事物照片中，图像的上部一般为颜色均匀分布的天空，下部为草地或海洋、湖泊；左部和右部关注得较少，一般不带有突出的语义信息；感兴趣的对象往往都分布在图像的中部，有的稍微偏离一点。因此采取如下的视觉特征提取办法：上下左右四个板块各提取3维的颜色矩(颜色一阶矩、二阶矩和三阶矩)，中间板块提取量化为32级的直方图，还要提取图像全局的三阶颜色矩。
步骤20，对高维图像视觉特征进行降维，得到特征子集。根据先验知识对特征进行筛选，挑选出最有代表性的特征子集来建立索引。因为对于纹理、轮廓等其他视觉特征而言，全局颜色矩是最具区分力的特征，所以系统中选用3个低阶颜色矩来表征每幅图像，并建立索引。
考虑到数据分布的非均匀性，而且索引树的结构与数据点的输入顺序有很大的关系，为了得到平衡的索引数，采用了聚类的方法对数据进行预处理。在聚类的基础上，再在每一类里建立相应的索引树，这样既可以保证索引树的结构优化，也可以在很大程度上排除稀疏节点出现的可能。在本发明方法中，为了对数据进行有效的聚类，采用了综合网格与样本密度的方法对分类数和初始聚类中心进行预测，然后使用FCM算法来得到样本的分类情况。
步骤30，对选出的特征子集构成的新的数据集进行聚类，将整个数据集分划为类。如图2所示，将每幅图像进行固定划分，得到若干大小相等的网格，网格的边长R1可以根据所有样本数据之间的平均距离来确定，比如网格边长确定为所有样本数据之间的平均距离的整数倍。对每个网格，计算落在其中的样本点数，作为其样本密度。根据样本密度的大小对所有的网格按降序进行排列。将排在第一个的网格对应的中心点作为第一个初始聚类中心，然后计算排在第二个的网格中心与已有中心的距离，如果大于样本数据之间的平均距离的3倍，则加入中心队列中，成为第二个初始聚类中心；否则，按排序的结果继续判断下一个网格中心是否是下一个聚类中心。如此重复计算直到没有新的初始聚类中心产生为止，初始分类数就是队列中聚类中心的个数。图2中网格a具有最大的样本密度，a的中心点作为第一个初始聚类中心；网格b的中心点作为第二个初始聚类中心，网格c的中心点是第三个初始聚类中心。图2所示的样本点初始聚类结果得到三个初始聚类中心。
得到初始聚类中心后，使用FCM算法来得到样本集的最终聚类结果，此时的模糊函数采用高斯函数。迭代过程中当某一类的样本数目超过最大个数阈值时应进行分裂，样本数目小于最小个数阈值时则进行聚合，判断是否进行分裂或聚合操作的阈值按照如下步骤确定：分裂的阈值为样本总数除以分类数，聚类的阈值则取样本数目的平方根与样本维数之间的最小值。
步骤40，在聚类生成的每个类中分别建立R*树型索引，并存储每一类的聚类中心与样本数。当有新的数据点加入时，计算它与每个聚类中心的距离，插入最小距离对应的索引之中。当某棵树的样本点数目大于预先设定的阈值后，则要将其进行分裂，生成两颗样本数据不相交的子树。
步骤50，使用索引进行图像查询。查询时，先提取目标图像的视觉特征，降维后在最近邻的索引树中进行查询，得到一个粗匹配的候选样本集合；然后在其候选集合中，使用原高维特征逐个与目标图像进行相似度的计算，得到精确匹配的结果。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种基于聚类的图像查询方法，包括以下步骤：
(1)提取目标图像和图像数据库中每幅图像的颜色特征和纹理特征；
(2)对描述图像内容的高维特征进行降维，得到特征子集；
(3)对特征子集构成的数据集进行聚类；
(4)对聚类得到的每个类分别建立索引；
(5)进行图像查询。
2.根据权利要求1所述基于聚类的图像查询方法，其特征是，步骤(1)中，提取颜色特征的步骤包括：①将图像固定划分为N块，N为大于或等于3的整数；②给每个分块赋予权重。
3.根据权利要求1所述基于聚类的图像查询方法，其特征是，步骤(2)中，对高维图像特征进行降维时，选择全局颜色矩来作为表征图像内容的特征向量。
4.根据权利要求1所述基于聚类的图像查询方法，其特征是，步骤(3)中，所述聚类是结合网格的样本密度聚类。
5.根据权利要求2所述基于聚类的图像查询方法，其特征是，图像固定分块数N＝5。
6.根据权利要求3所述基于聚类的图像查询方法，其特征是，选择全局颜色矩是选取颜色的一阶矩、二阶矩和三阶矩来作为表征图像的特征向量。
7.根据权利要求4所述基于聚类的图像查询方法，其特征是，所述结合网格的样本密度聚类具体包括如下步骤：①将降维后的低维数据空间划分成固定大小的网格；②计算每个网格中落入的样本数目得到每个格点的样本密度；③将格点按照其样本密度排序；④根据排序结果得到初始聚类的分类数和各分类的初始中心；⑤用模糊C均值方法来模拟数据点的分布，得到最终的聚类结果。
8.根据权利要求7所述基于聚类的图像查询方法，其特征是，所述步骤①将降维后的低维数据空间划分成固定大小的网格，确定网格划分数目包括如下步骤：(a)根据所有样本数据之间的平均距离确定网格边长；(b)根据网格边长得到网格划分的数目。
9.根据权利要求1所述基于聚类的图像查询方法，其特征是，所述步骤(4)中，在聚类得到的每一类中分别建立以R*树为数据结构的树型索引。
10.根据权利要求1所述基于聚类的图像查询方法，其特征是，所述步骤(5)具体包括如下步骤：1)将目标图像中提取的特征向量与各聚类中心进行匹配；2)选择最相似的索引树进行检索，得到相似性匹配结果。
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