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为了更准确地描述图像的视觉特征,提高图像检索的查准率与查全率,提出了一种基于混合特征核的图像检索方法。该方法提取图像的颜色、纹理、SIFT特征,引入高斯核函数,建立图像的混合特征核模型,在高维的核空间进行基于核的图像聚类。实验表明,该混合模型与传统多特征融合方法以及单一特征核方法相比,能够更好地表示图像的视觉特征,提高检索的查准率和查全率。
1702012,48(15) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 数。这样建立的图像混合核特征能更加精确全面地2.2.2混合特征计算 描述图像视觉特征和图像之间的差异性,且将原空 本文所采用的混合特征模型算法通过将三个图 间的样本映射到高维特征空间(核空间)中,使得样像特征核函数线性组合起来,以达到更准确地描述 本变得线性可分(或近似线性可分),便于后续在核不同图像之间相似性的目的,同时还可以将其在非 空间中进行基丁核的K-均值聚类,克服了K-均值聚线性的超曲面分离出来,为基于核的K-均值聚类以 类对于各类样本的边界线性不可分时聚类效果较差及非线性视觉相似的图像可视化奠定了基础。 的缺点。构造混合特征模型流程如下 K(x,y)=∑K(x,y)a1=1) 1)提取原始图像的颜色特征、纹理特征、兴趣 点的SIFT特征。 式中,a为第i个特征核函数的加权因子,且a>0。 (2)选取核函数将图像特征分别向高维特征空K1为图像的颜色特征核,K2为图像的纹理特征核, 间映射,形成基于核的图像相似性特征。 K3为图像的兴趣点匹配特征核。 (3)设定合适的加权因子,构造混合特征模型。2.3基于核的K均值聚类 (4)在高维混合核空间进行基于核的K-均值聚类。 基于核的K-均值聚类算法思想:本文选择高斯核 2.2.1混合核特征的提取 函数将原低维空间中的图像特征X映射到一个高维 核函数的选择必须满足 Mercer条件:对于任意的核空间中,目的是为突出不同图像之间的特征差 对称函数K(x,x),它是某个特征空间的内积运算异,使得原图像数据在核空间中变得线性可分然后在 核函数)的充分必要条件是,对于任意的(x)≠0且这个高维的核空间中进行一般的K均值聚类。在核 (xdx<∞,有∫K(x,x(xm(xdy>0。 空间中,待分类的样本变为:((x1).0(x2),…,(x) 本文采用满足Mrcr条件的高斯核函数完成特进行基于核的K均值聚类就是最小化下面的目标 征由低维空间向高维空间的映射,得到三个维数相函数: 同的特征核 2 =∑∑l例(x)-m (14) K(r, y)=exp(R) (11) x,y表示具有等长度的图像特征,R在此表示为两幅 图像同一特征的相似度,两幅图像相似度越高,K越 其中均值m=1∑x,=1,2,…,N,k=1,2,…K, 小,在核空间屮距离越近。R=x(x,y时,表示图N是第k类的图像数日。基于特征核的K均值聚类 像的颜色核函数或纹理特征核函数。本文所采用的算法为:(1)确定初始聚类中心。在核空间中任意选 囹像颜色直方图特征和 Gabor滤波器幅值的均值及择κ个样本作为初始聚类中心。(2)在核空间中,计算 方差都属于统计特征,故用x2统计距来测量图像间每个样本与聚类中心的距离,离哪个聚类中心最近, 的相似度,δ为统计矩的均值。此处: 就属于哪个类别。(3)重新选取聚类中心。在核空 x(x,y) (12)间,聚类中心不能明确地进行计算因此在每个类别 x1+y2 中选择一个样本来代替类中心,具体方法是:根据步 采用兴趣点特征向量的欧氏距离作为两幅图像骤(2)所得出的分类,在每个类别中分别以每个样本 中关键点的相似性判断度量。取查洵图中的某个关为类中心,计算类内其他各样本点到类中心的距离, 键点,找出其与数据库图像中欧氏距离最近的前两并算出距离之和,距离之和为最小的类中心就是该 个关键点。在这两个关键点中,如果最近的距离除类的类中心。(4)重复步骤(2)和步骤(3),直到聚类 以次近的距离少于比例值,则接受这一对匹配中心不变为止。 点。降低比例阈值,匹配的点的数量就会减少,匹配 的精确度就会提高。而两崤图像的SFT特征相似度3图像检索 使用统计百分数来表示。本文规定,匹配程度百分 首先计算查询图像与每个类的聚类中心图像特 数-图像匹配的关键点总数査洵图像中总的关键点征的相似度,选出最相似类和次相似类。计算查询 的数量。为了与颜色、理特征一致,SIF特征的相图像与这两类中的图像的相似度按其相似度大小 似性表示为$=1-mm其中nmm,表示匹配程度百排列输出,从而获得检索结果。文屮查询图像与聚 分数。 类后图像的相似度采用单个特征加权相加的方法。 王琪,彭进业,郭珊珊:一种基于混合特征核的图像检索方法 2012,48(15)171 颜色特征和纹理特征采用欧氏距离的方法,SIFI特恐龙在不同权值分配时的查准率与查全率后,求出 征采用上文提到的匹配程度百分数计算。图像总的不同实例图像在相同权值时查准率和查全率的均 相似度特征: 值。根据图2中数据的变化趋势显示,单个特征所占 s=as, +bs, +Cs,(a+b+c=1) (15)的权重对检索结果有一·定影响,用本文所选图像库 s,s2,s3分别为图像的颜色纹理和SFT特征相似进行实验时,当颜色纹理、SFT特征权重为0.5,02, 度。a,b,c为其对应的加权因子。 0.3时检索结果最好,因此将这三个数据作为混合特 征模型实验屮的权重。图3和图4是恐龙、飞机、风 4实验结果与分析 景、印第安人、建筑、公交车六类杳询图像根据五种 实验选择了标准图像库中的恐龙风景、飞机、不同方法检索的查准率和查全率对比。每类图像中 印第安人建筑、食物汽车大象烟火、山10类图像五个条形图从左到右依次表示本文混合特征核方 共200幅图像作为检索测试库,其中每类图像100法、传统多特征融合方法、颜色特征核方法纹理特 幅。用这一测试库设计了五个实验:(1)传统多特征征核、SF特征核方法。由图3,图4可看出本文方 方法;(2)颜色特征核聚类检索;(3)纹理特征核聚类法与多特征融合及单一特征核方法相比,有较高的 检索:(4)SIFT特征核聚类检索;(5)混合特征核检查准率和查全率。 索。采用查准率和查全率作为检索效果的评价标准。 查准率 查准率是指一次查询结果中系统返回的相关图像数 +查全率 目占所有返回图像数目的比例。查全率则指系统返 0.8 回的查询结果中相关图像数目占图像测试库中所有 相关图像数目的比例。实验在图像库中选取了6类 图像。并且在每类图像中随机抽取10幅作为杳询图 像,产生60次的查询。对于每类图像,分别计算其查 中询结果的查准率和查全率的平均值,并将它作为该 0. 类图像的平均查准率和平均查全率。图1为恐龙为 查询图像时的检索结果。可以看出检索结果均为相 关图像。 包回区 不同权值分配 ∩日(线每日国口 图2各个特征的权值分析 09876 液8、常水 0.5 0.4 0.3 0.2 水下一x和 恐龙飞机风景印第安人建筑公交车 图1恐龙的检索结果 图3查准率对比 图2是混合特征核中单个特征采取不同权重时5结東语 混合特征模型检索的査准率与査全率,横坐标代表 本文是引入核函数的方法,将颜色纹理、特征 颜色、纹理、SIT特征的不同权重分配,分别为(0.2,点的SIFT特征这三个不同的低维特征同时映射到相 04,0.4),(0.33,03,0.33),(0.4,04,0.2),(0.5,0.3,同的高维特征空间得到相同维数特征核再采用适 02),(0.5,0.2,03),(0.6,0.2,02),(0.7,0.2,0.1),当的加权因子建立混合特征核模型。这样可以避免 (0.8,0.1,0.1)。图2中描点是统计风景、大象、人物、 (下转206页)

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