1、程度属于个集合，也可以同时以不同的程度属于几个集合。对人们现实生活中大量使用的些含义确定但又不准确的语言表达，比如今天天气很热车速过高，需要适当踩刹车等，用模糊数学可以很好的表达。第三章图像检索系统的设计系统设计算法分析颜色直方图存在定的缺陷，同样的个对象在不同的背景中得到的两幅图片，它们的颜色直方图可能有很大的差别，在计算相似度时认为不相似特别是对象在图像中所占的比例很少时。般来说，处于图像中间的部分对图像起着重要的作用，而四周仅仅是图像背景。因此，本文采用的全局颜色直方图与较简易的分块关键直方图相结合的方法设计方法。将图像平均分成九块，因此取图像正中部分以获取分块关键直方图信息，并给这部分像素分配较大的权值。如图。图图这种基于位置划分的改进颜色直方图建立步骤为根据上面提出的分块方法，计算图像中心区域的关键颜色直方图计算整幅。
2、容检索系统的典型代表。系统允许使用例子图像用户构建的草图和图画选择的颜色和纹理模式镜头和目标运动和其他图形信息等，对大型图像和视频数据库进行查询。系统的媒体实验室在年开发研制的。图像在装入时按人脸形状或纹理特性自动分类，图像根据类别通过显著语义特征压缩编码。系统新加坡国立大学开发的个基于内容的检索机。其显著技术特色包括多种特征提取方法多种基于内容检索方法使用自组织神经网络对复杂特征度量建立基于内容索引的新方法以及对多媒体信息进行模糊检索的新技术。系统美国哥伦比亚大学图像和高级电视实验室开发的。它实现了互联网上的基于内容的图像视频检索系统，提供了套工具供人们在上搜索和检索图像和视频。本文所作的主要工作从图的技术路径分析，结合设计要求，我们需要对要素工作具体化，目的是使系统试验简单高效而不失代表性。如下颜色空间选取面向硬件的空间和。
3、型颜色特征提取方法和颜色空间分布特征提取方法，并总结了常见的相似度匹配算法。本文提出了种基于改进的加权颜色直方图的图象检索系统，设计并实现了个图像检索原型系统。本文在实现所提出的算法时，采用了颜色空间来表示图像的颜色特征，使用局域的关键直方图和全局颜色直方图的欧式距离加权求和，对所得结果冒泡排序。图像检索取得较好的效果。检索系统调用，运用丰富的类库可以使系统具有更强大的可扩展性。例如类便实现了多种格式图像同系统的。在设计过程中主要遇到的问题有进步的工作致谢参考文献求是科技，苏彦华等，数字图像识别技术典型案例人民邮电出版社求是科技，数字图像处理典型算法及实现，人民邮电出版社刑伟利，图像检索中颜色的特征提取及匹配算法，微机发展，变化有限。因而，对于这样的图像进行过细的比较是不必要的。又由于在扫描图像时容易产生些噪音，所以这种过细的。
4、图像的颜色直方图,新的颜色直方图可以表示为这样取值的目的是突出了图像中间位置像素的重要性而弱化了背景区域像素，这就达到了不同位置的像素根据重要性分配不同权值的目的。系统结构框图系统的整个业务流程可以用如下框图表示用户待查图像内容特征分析抽取按相似度排列的检索结果集特征信息标引特征匹配特征信息抽取特征信息标引特征信息索引库图像数据图像索引库计算相似度图像检索图基于彩色特征的图像检索系统多著名杂志如等纷纷设专刊介绍该领域研究的最新成果，著名的国际会议如等纷纷设立专题交流最新的研究成果。各大研究机构和公司都推出了他们的系统，在商用领域，首先研制出了系统在学术研究领域，的系统，新加坡国立大学的系统，美国哥伦比亚大学的系统，加利福尼亚大学分校的伊利诺依大学的的以及哥伦比亚大学的等。下面主要介绍这些系统概况系统研究中心研究开发的，是基于内。
5、，幅图像的颜色般非常多，尤其是真彩色图像，因此直方图矢量的维数会非常高。如果能采用局部累加后降维，则计算量要少得多。系统设计中，我们采用为区间的长度，将轴共分成个不重叠的局部区间，通过分别计算每个局部区间的累加直方图进行检索。上述方法都保留了颜色在图像中出现的概率信息，但也丢失了很多颜色的空间信息，因此不同的图像有可能具有相同颜色特征表示。许多人提出了颜色索引的改进方法局部颜色特征索引。从划分局部区域的角度来说可分为基于固定块的图像分割基于手工的区域分割采用交互的半自动的区域分割以及些自动的颜色分割方法。局部区域中的颜色信息可以表示为平均颜色主颜色颜色直方图和二进制颜色集等来表示。设计系统中暂不做讨论。图像特征的相似性匹配在基于文本的检索方法中采用的是文本的精确匹配，而基于内容的图像检索则是通过计算查询图像和图像库中候选图像之。
6、部分被反射回眼睛。理论上，青品红和黄色素能够合成吸收所有的颜色并产生黑色。因为所有打印油墨都会包含些杂质，这三种油墨实际上产生种土灰色，必须与黑色油墨混合才能产生真正的黑色。将这些油墨混合产生颜色称为四色印刷。减色和加色是互补色，每对减色产生种加色，反之亦然。如图所示。颜色模型模型颜色模型是在年国际照明委员会制定的颜色度量国际标准的基础上建立的。年，这种模型被重新修订并命名为。颜色设计为与设备无关，不管使用什么设备创建或输出图像，这种颜色模型产生的颜色都保持致。颜色由亮度或光亮度分量和两个色度分量组成即分量从绿到红和分量从蓝到黄。颜色特征的提取与表达年和首次提出了基于颜色直方图的特征表示，其核心思想是在定的颜色空间中对图像中各种颜色出现的频数进行统计。具体做法是，在给定的颜色空间基础上，统计每种颜色分量的像素数占图像总像素数的。
7、的匹配值为直方图交集方法能对两幅图像进行详细的比较，然而对于许多合成的图像，如商标等，它们有大量的致颜色，三维直方图只有几个域的值很高，而其它许多域的颜色信务流程我们可以从系统框图中抽象出三个层次或者功能模块颜色空间内特征提取对图像数据进行特征提取，提取用户感兴趣的适合检索要求的特征。颜色空间实现为。对于图像全局的特征表达为全局颜色直方图，对于图像局部的特征表达为局部累计直方图。图像匹配在选取了特征之后，需要选择或寻找适当的判别准则，从而判断出待识别的图像的特征与数据库中的哪些图像的特征最接近。该系统使用的相似度量方法为欧氏距离法。结果输出将满足定相似性条件的组候选结果按相似度大小排列后返回给用户。系统性能分析本次设计在系统下使用作为开发环境，图像库下载了的系统测试库，从该库的幅图片中抽取张图片作为测试库，根据欧式距离升序排列。
8、颜色。颜色模型的用途是在个颜色域内方便的指定颜色。由于每个颜色域都是可见光的子集，所以任何个颜色模型都无法包含所有的可见光。常见的颜色模型包括红绿蓝色调饱和度亮度青洋红黄黑以及组织的等。模型面向硬设备的最常用颜色模型是模型比例的。因为颜色空间根据色调的值来区分不同的颜色，因此在的三个分量中，分量是尤为重要的，它可以很好地模拟人类对颜色的识别和记忆过程。模型以红绿蓝的补色青品红黄为原色构成的颜色模型，常用于从白光中滤去种颜色，又被称为减性原色系统。颜色模型对应的直角坐标系的子空间与颜色模型所对应的子空间几乎完全相同。差别仅在于前者的原点为白，而后者的原点为黑。前者是定义在白色中减去种颜色来定义种颜色，而后者是通过从黑色中加入颜色来定义种颜色。模型以打印在纸张上油墨的光线吸收特性为基础，当白光照射到半透明油墨上时，部分光谱被吸收，。
9、间在视觉特征上的相似度匹配进行。因此，定义个合适的视觉特征相似度度量方法对检索的效果有很大的影响。视觉特征大豆可以表示成向量的形式，常用的相似度方法也是向量空间模型，即将视觉特征看作是向量空间中的点，通过计算两个点直接的接近程度来衡量图像特征间的相似度。常见的方法有直方图相交法直方图欧氏距离直方图余弦距离二值集距离直方图二次距离度量二值集二次距离直方图距离。以下只简要介绍系统中常用的直方图的交直方图欧氏距离两种距离度量方法。直方图相交法度量直方图距离的种经典方法就是直方图相交法。直方图的相交是指两个直方图在每个维度中共有的像素数量。具体做法是，根据颜色索引检索出查询图像的颜色直方图，将其与图像库中的每图像的直方图取交集，根据交集的值来选出最佳匹配图像。在直方图相交法中，令和分别为查询图像和数据库图像的特征统计直方图，则二者之间。
10、比较容易产生的结果。欧氏距离方法我们可以利用欧基里德距离公式来计算距离。对于两个维直方图两者的欧氏距离可以表示如下,此距离公式虽然简单，但是与特定的颜色分布无关，因此我们可以引入相关权值,这里是个维矩阵，此时距离公式可以表述如下,为了简化计算，将直方图,规范化使其满足,且矩阵,，权表示颜色与颜色之间的相似度。若取,则有，取定了距离公式后，我们需要确定的取值，且要保证此矩阵能够使,我们用表示颜色与颜色在颜色空间的距离。取,其中，。有因为,,其中，则模糊方法年，提出了他著名的模糊集理论，从此创建了个新的学科模糊数学。模糊集理论是对传统集合理论的种推广，在传统集合理论中，个元素或者属于个集合，或者不属于个集合而对于模糊集来说，每个元素都是以定。
11、个样本。该系统的实现，没有采用数据库的形式，直接以文件夹的形式调用图像库。图检索结果查全率和查准率是基于内容的图像检索系统性能的两个重要的指标。查全率是检索结果中相关的图像与图像库中总的相关图像的比，它反映了系统检索相关图像的能力。查准率检索结果中相关的图像与显示给用户的图像数目，它反映了系统拒绝无关图像的能力。查全率和查准率可以通过下面的式子表示查全率查准率其中表示查询相关图像，表示图像库中与查询图像相关的总的图像，表示列表出的图像数目。本文从公交车，恐龙，大象，玫瑰花，土著，马匹等个图库中各抽取张组成个张的检索库。因此,。样本查全率查准率公交车恐龙大象玫瑰花马匹土著平均值第四章总结与展望论文工作总结本文的主要研究内容及结论在于广泛查阅和深入研究了国内外基于内容的图像检索技术的历史最新发展及其应用状况。详细分析了图像的颜色模。
12、向视觉的空间颜色特征的表达全局直方图，全局累加直方图，局部累加直方图相似性度量欧氏距离计算方法。第二章基于颜色特征的图像检索图像是通过颜色表现出来的，颜色是图像最重要的属性。所以，对于基于内容的图像检索来说图像采取哪种颜色表示方式就显得尤为重要。本章的主要任务是分析不同的颜色空间表示方式以及适合于图像检索系统的颜色空间。颜色模型图像是通过颜色表现出来的，颜色是彩色图像的最显著的特征，与其它特征相比，颜色特征具有非常稳定，对于旋转平移尺度变化都不敏感，表现出很强的鲁棒性，又由于颜色特征计算简单，因此基于颜色的查询成为现有基于内容的图像检索系统中应用最基本的方法。而如何选取合适的颜色特征，以及对颜色特征如何进行有效的抽取将关系到最终的颜色特征的相似性比较和检索的效果。颜色模型是指个三维颜色空间中的个可见光子集，它包含个颜色域的所有。
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基于颜色特征的图像检索