论文报告
论文：
《Novel Color Feature Representation and Matching Technique for Content-based Image Retrieval》
这篇论文主要是为CBIR提出了一种新的颜色特征表示
方法
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，该方法名字为Color Frequency Sequence Difference(CFSD颜色频率序列差别)。它的提出是考虑到当前利用颜色直方图来进行图像的内容检索的缺点，即颜色直方图特征向量是一个高维向量，这样会导致计算量和空间的消耗很大。论文中提出的CFSD用一个数字值来表示一个颜色通道，而且CFSD还结合信息熵来实现CBIR，论文中给出了实验结果显示了该方法是有效的。
论文主要内容如下：
1. Introduction
该部分主要介绍了CBIR的一些背景和概念，例如当前的CBIR系统有QBIC、Virage、 Photobook、VisualSeek等，然后简单介绍了本文提出的方法了优点，以及本文接下来几节分别涉及到的内容。
2. Color Space and Color Quantization
这节对颜色空间和颜色量化进行了介绍，HSV颜色空间更能接近人类的视觉特点，HSV有两个特点：
a) 颜色的亮度部分独立于图像的颜色信息
b) 颜色的色度和饱和度与人的视觉感知相关
颜色量化则减少了图像中使用的颜色数量，它将图像中的颜色映射到颜色空间的一个子集。一个24位的图像每个颜色通道有256中颜色，考虑到颜色空间如果不进行量化的话，在后面提出的CFSD中的一个公式中的w(i)会很小，所以在本文中，将每个颜色通道量化到16个区间。
3. Color Histogram
这节主要介绍了当前基于颜色直方图的检索的优点和缺点。
a) 优点：
颜色直方图容易计算，可以很有效的表示一个图像的颜色分布，而且它不随图像的旋转改变等。
b) 缺点：
高的维度特征向量会增加计算量；而且颜色直方图之间的距离大小并不能和人的视觉感觉保持一致，文中提出的方法就是为了解决这些问
题
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。
然后利用当前两种最频繁使用的直方图之间相似度的度量方法来具体的说明了他们的缺点：
颜色直方图相似度度量方法1：
其中H、Q为两幅图像的直方图 (1)
颜色直方图相似度度量方法2(直方图相交)：
(2)
现在看下图是三副图像的颜色频率直方图H1、H2、H3，
根据直方图如果从人的视觉上来看，H1与H2之间的距离要比它与H3的距离要小(即
)，但是根据上面两个公式计算的结果都显示了H1与H2的距离要更大，如下计算结果：
则根据上面的公式(1)可以得到它们之间的距离：
根据公式(2)可以得到它们的距离：
上面这个例子就很好的说明了当前直方图方法和人的视觉感知的不一致性，论文中提到的方法可以解决这个问题。
4. Color Frequence Sequence Difference
? 这节主要详细介绍了CFSD方法。CFSD方法使用一个值来表达一个图像的颜色特征，求该值的公式如下：
(3)
上述公式中h(i)代表直方图中第i个颜色的频率，w(i)中的i表示原直方图中该颜色对应的横坐标值，i’表示经过重排过后该颜色在直方图中对应的横坐标的值。
有三个颜色通道，所以需要计算三个sdf值，最终的两个图像之间的直方图距离是这三个通道sdf值的均值。
? 下面结合上图中的H1、H2、H3，用CFSD方法来计算它们距离过程如下：
将原颜色直方图按频率从大到小重新排列，例如上图中H1和H2的直方图经过重排过后都和H3的直方图一样。
a) H1的sfd值：
因为第1个颜色经过重排过后它在直方图中的位置没变所以w(1)=1；而第5个颜色经过重排后从位置5变为了位置2，所以
；同理第9个颜色重排后颜色从9变为了位置3，所以
，于是
b) 同理H2和H3的sdf值为：
c) 则它们之间的距离为：
可见，由CFSD方法计算出来的直方图之间的距离和视觉上感知的一致，即H1与H2之间的距离要比它与H3之间的距离要小。
? 但是进一步会发现，如上面的H3，如果原直方图本身就是按颜色频率从大到小的排列，那么它的sfd值就始终为1。如果比较的两幅图都是这种直方图本身就是有序的情况下，它们的直方图距离就为0，所以会带来错误，为了解决这个问题，引进了信息熵。
综合信息熵的距离
以及前面的
,两幅图像最终的距离可以表示为：
(7)
利用公式(7)，即使两幅图像的原直方图频率都是从大到小按序排列的即他们的sfd值相等都为1，但是它们的信息熵并不相等，所以
，所以
即它们的距离并不等于0.
5. Experiments and Results
实验中用到了1000副图片，它们的大小有140×105，640×480，1024×768.实验分为两组，一组用传统的直方图方法，另一组用文中的CFSD方法，而且对灰度图像和彩色图像都进行了测试，结果如下：
a) 灰度图像
传统直方图方法检索结果：
CFSD方法检索结果：
b) 彩色图像
传统直方图方法检索结果：
CFSD方法检索结果：
由此可见，由上面的实验结果CFSD方法和传统直方图的方法的检索准确率基本一致，但是它却减少了计算量和空间，所以比传统方法要好。
浙公网安备 33021202002483