專利名稱：基于色彩內(nèi)容及分布的彩色圖像匹配分析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像分析技術(shù)，特別是基于色彩內(nèi)容及分布的彩色圖像匹配分析方法。
背景技術(shù)：
隨著網(wǎng)絡(luò)速度的提高和上網(wǎng)人數(shù)的增加，互聯(lián)網(wǎng)在成為全球經(jīng)濟(jì)和文化交流紐帶的同時，也給一些不法分子帶來了可乘之機(jī)，出現(xiàn)了色情圖像等不良信息在網(wǎng)上傳播的問題。對不良(例如色情圖像)圖像的識別與分析已成為當(dāng)前因特網(wǎng)發(fā)展中的一個熱點問題。
如何分析、識別與過濾不良圖像，成為當(dāng)今廣受關(guān)注的研究課題。傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵字的過濾技術(shù)因其準(zhǔn)確率低及一詞多意等缺點，正逐漸被基于圖像內(nèi)容的分析技術(shù)所取代。基于圖像內(nèi)容的分析，就是在分析圖像時，提取代表輸入圖像本身內(nèi)容的一些特征，如色彩、形狀、紋理、結(jié)構(gòu)等，然后將其與參考圖像相應(yīng)的特征進(jìn)行匹配分析，實現(xiàn)對輸入圖像的識別或過濾。
在基于圖像內(nèi)容的彩色圖像匹配分析技術(shù)中，應(yīng)用彩色直方圖(Anil K.Jain and AdityaVailaya 1996 Pattern Recognition 29 1233)可將圖像中每一種色彩所對應(yīng)的像素數(shù)比率提取出來，因而能夠從統(tǒng)計的角度分析圖象的色彩參數(shù)，并具有尺度及旋轉(zhuǎn)不變性的優(yōu)點。
目前已有的基于彩色直方圖的彩色圖像匹配分析技術(shù)大體上可分為以下兩類(1)僅使用直方圖進(jìn)行圖像匹配分析的技術(shù)(Aigranin O H，Zhang H，Petkovic D.Content-based representation and retrieval of visual mediaa state-of-the-art review.MultimediaTools and Application，1996，3(1)179-182)。該技術(shù)首先將彩色圖像的彩色直方圖提取出來。然后依照某一規(guī)則，對直方圖的特定色彩部分直接進(jìn)行匹配判定。由于該類技術(shù)對色彩的幾何分布不敏感，因而匹配分析精度較低。
(2)直方圖與像素平面位置分布結(jié)合的圖像匹配分析技術(shù)(Cinque L，Ciocca G，Levialdi S，et al.Color-based image retrieval using spatial-chromatic histograms.Image VisionComputing，2001.19)。該技術(shù)將彩色直方圖與特定色彩像素的位置結(jié)合，提取像素的色彩統(tǒng)計特征與位置特征，以提高圖像匹配判定的精度。但由于其對像素的位置信息提取還較為簡單，不能體現(xiàn)像素間的空間和邏輯關(guān)系，因而使該技術(shù)的分析效果大受影響。
總之，現(xiàn)有的彩色圖像匹配分析技術(shù)效果不理想，圖像匹配精度不高，應(yīng)用于圖像的過濾中誤判率過高，影響實際的應(yīng)用效果。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種新的基于色彩內(nèi)容及分布的彩色圖像分析方法，可以克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點和不足。本發(fā)明在不良圖像的識別與分析應(yīng)用中，較現(xiàn)有的相應(yīng)技術(shù)有高效率、低誤判率與高準(zhǔn)確率等優(yōu)點。
本發(fā)明采用基于彩色直方圖的模糊相關(guān)與形態(tài)矩陣分析相結(jié)合的方法，將輸入圖像與數(shù)據(jù)庫(具有一定特征的圖像的集合)中的參考圖像進(jìn)行匹配分析，以判定是否在參考圖像數(shù)據(jù)庫中存在與輸入圖像相匹配的圖像。包括下述步驟提取輸入圖像和參考圖像的彩色直方圖，根據(jù)兩直方圖的匹配程度判定兩圖像匹配與否；其次提取輸入圖像特定區(qū)域的形態(tài)特征，并得到其形態(tài)矩陣，根據(jù)其與參考圖像的形態(tài)矩陣比較的結(jié)果，判定其匹配程度。
1)采用色彩量化方法提取圖像的彩色直方圖，并依據(jù)模糊關(guān)系隸屬函數(shù)
μR~(c→i,c→j)=e-[(rj-ri)2+(gj-gi)2+(bj-bi)2]]]>及匹配閾值α1，確定色彩匹配的色彩峰對。
2)依據(jù)下式及匹配閾值α2，確定高度匹配的色彩匹配峰對μS~(hi,hi′)=min(hi,hi′)/max(hi,hi′)]]>將其累加，得到Rh=Σi=1mμS~a2(hi,hi′)]]>并依據(jù)閾值α3判定圖像是否匹配。
3)根據(jù)需要，可依據(jù)下式，對特定的匹配色彩峰對進(jìn)行加權(quán)，并計算圖像的匹配程度。
Rh=Σi=1muiμS~a2(hi,hi′)]]>其中權(quán)重為ui，表示對不同匹配色彩峰對的側(cè)重程度，并依據(jù)閾值α3判定圖像是否匹配。
4)將形態(tài)矩陣作為特征參數(shù)，提取和比較圖像的形態(tài)信息，并依據(jù)下式及匹配閾值r′計算圖像的形態(tài)特征是否匹配R′=Σi,j|Wij-Wij′|]]>本發(fā)明的積極效果是1)高效率本發(fā)明采用的彩色直方圖與加權(quán)、模糊相關(guān)、形態(tài)矩陣等方法，均是采用數(shù)學(xué)統(tǒng)計等方法，未涉及到邊界分析、計算幾何等復(fù)雜的數(shù)字圖像處理運算，大大控制的圖像分析的數(shù)學(xué)復(fù)雜度，明顯提高了圖像匹配分析的效率。
2)低誤判率因本發(fā)明采用多種圖像識別技術(shù)與彩色直方圖結(jié)合，能夠較全面地將圖像的多種信息提取并進(jìn)行分析，能夠盡最大可能地從多個不同的角度對圖像進(jìn)行匹配分析。因而，在進(jìn)行輸入圖像與樣本數(shù)據(jù)庫中參考圖像間的匹配判定時，能夠大幅度提高圖像匹配判定的精確程度。
3)高準(zhǔn)確率本發(fā)明由于采用加權(quán)算法，可人為地側(cè)重分析某種特定的色彩；由于采用了直方圖的模糊相關(guān)比較方法，在色彩匹配方面有一定的智能型，并且對圖像色彩的歧變有很好的適應(yīng)性，提高了比較的實際效果；由于采用形態(tài)矩陣方法，能夠全面的提取與分析圖像的形態(tài)分布信息，從輸入圖像的形態(tài)特征判定是否與參考圖像的形態(tài)特征匹配，有較好的識別效果。
4)本技術(shù)特別適用于對彩色圖像進(jìn)行識別與過濾。
本發(fā)明所提出的彩色圖像匹配分析方法，可對網(wǎng)絡(luò)輸入的彩色圖像，按其與(依據(jù)色彩及形態(tài)特征定義的)不良圖像庫中的參考圖像的匹配程度進(jìn)行過濾。網(wǎng)絡(luò)不良圖像的過濾系統(tǒng)所需硬件設(shè)備集線器或路由器、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器、通訊線路、運行于服務(wù)器端的不良圖像過濾系統(tǒng)軟件。通過過濾系統(tǒng)軟件，在服務(wù)器端，將Internet發(fā)送來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將其中含有不良圖像信息的數(shù)據(jù)過濾掉，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送至各個終端機(jī)，同時將相關(guān)的網(wǎng)址及訪問終端寫入網(wǎng)絡(luò)服務(wù)日志，以備查詢。


圖1a是圖像S。
圖1b是圖像T。
圖1c是圖像S的彩色直方圖HS。
圖1d是圖像T的彩色直方圖HT。
圖2圖像形態(tài)矩陣的提取示意圖。
圖3本發(fā)明的詳細(xì)流程圖。
圖4本系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式
本發(fā)明突出的實質(zhì)性特點和顯著進(jìn)步可以從下述實例中得以體現(xiàn)。但它們不會對本發(fā)明作任何限制。
如圖所示一圖像色彩信息的匹配比較輸入圖像S與參考圖像數(shù)據(jù)庫中的圖像T，并確定其匹配關(guān)系。
1)提取彩色直方圖以16種索引色替代圖像S與T的原RGB色彩，并建立圖像S與T的彩色直方圖HS和HT(見圖1)。
2)直方圖色彩峰的色彩匹配應(yīng)用色彩的模糊關(guān)系隸屬函數(shù)(1)式，逐一計算直方圖HS和HT中的所有色彩峰間的色彩匹配系數(shù)μR~(c→i,c→j)=e-[(rj-ri)2+(gj-gi)2+(bj-bi)2]---(1)]]>其中 和 分別表示直方圖HS和HT的一對待比較的色彩矢量。依據(jù)α-級關(guān)系去模糊，有 即當(dāng) 大于某個值α1時， 取值為1，并認(rèn)為此色彩矢量 與已知色彩矢量 匹配，否則為不匹配。根據(jù)上述匹配分析結(jié)果，提取直方圖HS和HT中所有色彩匹配的色彩對，并記為{ci，c′i|i＝1，2，...，n且n＜16} (3)3)色彩匹配峰的高度匹配對兩直方圖HS和HT中色彩匹配的色彩峰依照下式(4)計算其高度匹配系數(shù)μS~(hi,hi′)=min(hi,hi′)/max(hi,hi′)---(4)]]>其中hi和h′i分別表示兩個色彩匹配峰的高度。兩個色彩匹配峰高度的模糊匹配關(guān)系按下式確定 即當(dāng) 大于某個值α2時， 取值為1，并認(rèn)為此色彩峰對匹配，否則為不匹配。
4)彩色直方圖的匹配將通過上述計算得到的匹配對應(yīng)色彩峰對的數(shù)目累加，得到兩彩色直方圖的模糊匹配系數(shù)Rh=Σi=1mμS~a2(hi,hi′)---(6)]]>其中m為彩色直方圖中彩色峰的總數(shù)。
兩個彩色直方圖的模糊匹配關(guān)系按下式確定 即當(dāng)Rh大于某個值α3時，Rh取值為1，并認(rèn)為此彩色直方圖對匹配，否則為不匹配。
5)對特定色彩的加權(quán)分析為側(cè)重考察圖像S和T特定色彩間的匹配，在應(yīng)用(6)式進(jìn)行計算時，可將與該特定色彩對應(yīng)的色彩峰的 值乘以一設(shè)定的數(shù)值ui，以增大該色彩峰在彩色直方圖匹配計算中的權(quán)重Rh=Σi=1muiμS~a2(hi,hi′)---(6,)]]>以判定色彩加權(quán)后，彩色圖像間的匹配程度。
二圖像形態(tài)特征的分析若輸入圖像S與參考圖像數(shù)據(jù)庫中的圖像T依據(jù)色彩特征不能匹配，則需要對圖像S與參考圖像T的形態(tài)特征進(jìn)行進(jìn)一步的匹配分析；1對圖像S進(jìn)行色彩分割，提取圖像具有某種待分析色彩的區(qū)域，記為F。
2以一定的間隔分割區(qū)域F，如圖2所示。對每一網(wǎng)格計算所包含的像素數(shù)與區(qū)域F的總像素數(shù)的比率，每一網(wǎng)格得到一個比率值Wij，以Wij為元素，經(jīng)計算可得到一矩陣W＝{Wij|i，j由網(wǎng)格劃分方式?jīng)Q定}，稱為形態(tài)矩陣，記錄圖像S的形態(tài)、分布信息。3基于圖像S的形態(tài)矩陣W，與樣本圖像形態(tài)特征數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配計算。設(shè)W′為樣本圖像形態(tài)特征數(shù)據(jù)庫中的一個形態(tài)矩陣，則可通過下式計算他們的匹配程度R′=Σi,j|Wij-Wij′|---(7)]]>設(shè)匹配閾值為r′，則當(dāng)R′≤r′時，認(rèn)為兩形態(tài)矩陣W與W′匹配，即圖像S具有數(shù)據(jù)庫中樣本形態(tài)信息，即認(rèn)為圖像S為匹配圖像。
圖3是本發(fā)明詳細(xì)流程圖。具體步驟是1、輸入圖像，記為A。
2、提取圖像A的直方圖信息，得到直方圖H(A)。
3、參考圖像數(shù)據(jù)庫直方圖數(shù)據(jù)集H(D)。
4、將直方圖H(A)與H(D)按加權(quán)方法計算匹配程度，即判定圖像A與圖像數(shù)據(jù)庫中的各個參考圖像T是否匹配。
5、參考圖像數(shù)據(jù)庫形態(tài)矩陣數(shù)據(jù)集S(D)。
6、判定匹配程度是否大于預(yù)定值。如果非，轉(zhuǎn)向7；如果是，轉(zhuǎn)向10。
7、如果6的判斷為非，則提取圖像A的形態(tài)矩陣S(A)，計算S(A)與S(D)的匹配程度。
8、由7計算的匹配程度參數(shù)，判定其是否大于預(yù)定值。如果非，轉(zhuǎn)向9；如果是，轉(zhuǎn)向10。
9、輸出圖像分析結(jié)果——圖像A為不匹配圖像。
10、輸出圖像分析結(jié)果——圖像A為匹配圖像。
圖4是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。詳細(xì)描述系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中組成和作用，集線器或路由器、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器、通訊線路、運行于服務(wù)器端的不良圖像過濾系統(tǒng)軟件。通過過濾系統(tǒng)軟件，在服務(wù)器端，將Internet發(fā)送來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將其中匹配的含有不良圖像信息的數(shù)據(jù)過濾掉，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送至各個終端機(jī)，同時將相關(guān)的網(wǎng)址及訪問終端寫入網(wǎng)絡(luò)服務(wù)日志，以備查詢。圖4詳細(xì)說明如下1、英特網(wǎng)接入服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器3(接入方式可選用ADSL或者寬帶接入)。
2、不良圖像過濾軟件，該軟件基于前述的模糊相關(guān)、加權(quán)和形態(tài)矩陣等技術(shù)，對由英特網(wǎng)流入服務(wù)器的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對含有可疑圖像內(nèi)容的數(shù)據(jù)進(jìn)行阻擋，同時記錄圖像的訪問者及圖像的來源，并寫入數(shù)據(jù)庫以備查詢。該軟件運行于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器3。
3、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器(可選用IBM xSeries 206或者SUN Fire V60x Server)，接入英特網(wǎng)。(與英特網(wǎng)的連接可選用雙絞線或者光纖)。
4、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)(可選用D-LinkDES-3226或者3Com SuperStack 3 Switch 4400)。
5、與網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)相連接(連接可采用雙絞線、同軸電纜或者無線連接等方式)的網(wǎng)絡(luò)終端機(jī)(可選用IBM ThinkCentre M或者DimensionTM8300等臺式機(jī)以及筆記本電腦)。
權(quán)利要求
1.一種彩色圖像匹配分析的方法，其特征在于它包括下述步驟1)提取輸入圖像和參考圖像的彩色直方圖；2)根據(jù)兩直方圖的匹配程度判定兩圖像匹配與否；3)提取輸入圖像特定區(qū)域的形態(tài)特征，并得到其形態(tài)矩陣；4)根據(jù)其形態(tài)矩陣與參考圖像的形態(tài)矩陣比較的結(jié)果，判定其匹配程度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的彩色圖像匹配分析的方法，其特征在于1)采用色彩量化方法提取圖像的彩色直方圖，并依據(jù)模糊關(guān)系隸屬函數(shù)μR~(c→i,c→j)=e-[(rj-ri)2+(gj-gi)2+(bj-bi)2]]]>及匹配閾值α1，確定色彩匹配的色彩峰對；2)依據(jù)下式及匹配閾值α2，確定高度匹配的色彩匹配峰對μS~(hi,hi′)=min(hi,hi′)/max(hi,hi′)]]>將其累加，得到Rh=Σi=1mμS~α2(hi,hi′)]]>并依據(jù)閾值α3判定圖像是否匹配；3)根據(jù)需要，可依據(jù)下式，對特定的匹配色彩峰對進(jìn)行加權(quán)，并計算圖像的匹配程度；Rh=Σi=1muiμS~α2(hi,hi′)]]>其中權(quán)重為ui，表示對不同匹配色彩峰對的側(cè)重程度，并依據(jù)閾值α3判定圖像是否匹配；4)將形態(tài)矩陣作為特征參數(shù)，提取和比較圖像的形態(tài)信息，并依據(jù)下式及匹配閾值r′計算圖像的形態(tài)特征是否匹配R′=Σij|Wij-Wij′|]]>
全文摘要
本發(fā)明涉及基于色彩內(nèi)容及分布的彩色圖像匹配分析方法。本發(fā)明采用基于彩色直方圖的模糊相關(guān)與形態(tài)矩陣分析相結(jié)合的方法，將輸入圖像與數(shù)據(jù)庫(具有一定特征的圖像的集合)中的參考圖像進(jìn)行匹配分析，以判定是否在參考圖像數(shù)據(jù)庫中存在與輸入圖像相匹配的圖像。包括下述步驟提取輸入圖像和參考圖像的彩色直方圖，根據(jù)兩直方圖的匹配程度判定兩圖像匹配與否；其次提取輸入圖像特定區(qū)域的形態(tài)特征，并得到其形態(tài)矩陣，根據(jù)其與參考圖像的形態(tài)矩陣比較的結(jié)果，判定其匹配程度。本發(fā)明在不良圖像的識別與分析應(yīng)用中，較現(xiàn)有的相應(yīng)技術(shù)有高效率、低誤判率與高準(zhǔn)確率等優(yōu)點。
文檔編號G06K9/48GK1595434SQ20041001972
公開日2005年3月16日 申請日期2004年6月21日 優(yōu)先權(quán)日2004年6月21日
發(fā)明者翟宏琛, 王熠, 張思遠(yuǎn), 梁艷梅 申請人:南開大學(xué)