基于颜色常量的图像特征提取及其降维方法  

Novel method for image feature retrieval based on color constant and its dimensionality reduction

作　　者：徐立新[1] 梁娟[2] 查金水[3] 王崇科[2] 

机构地区：[1]华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉430074 [2]河南机电高等专科学校计算机科学系,河南新乡453002 [3]中国科学院合肥智能机械研究所,安徽合肥230031

出　　处：《计算机工程与设计》2007年第3期602-604,共3页Computer Engineering and Design

基　　金：河南省自然科学基金项目(0411013300);河南省高等学校青年骨干教师计划基金项目(2005-174);河南省教育厅自然科学基础研究计划基金项目(2006520004)

摘　　要：在图像特征提取过程中,为了提高图像检索中的抗光照影响能力和检索效率,给出了图像颜色索引提取的一种方法-颜色常量方法,利用该方法能减少光照强度变化对颜色检索的影响;给出了图像检索中的一种颜色特征降维方法-主分量分析方法,利用该方法能有效减小特征数据库的大小,提高图像的匹配速度。实验结果表明,给出的方法不但能有效地减少光照强度变化和噪音对图像颜色检索的影响,而且能够有效地提高检索的效率,检索的结果能较好地接近于人们的视觉感知结果。In the image feature retrieval process, in order to improve the performance of anti-illumination influence and retrieval efficiency, at first, the method of the color indexing through color constant is given for extracting image feature and the influence of the changes of the illumination intensity is reduced. Secondly, the PCA transform-based dimensionality reduction is used to obtain the features for image retrieval. The experiment shows that the methods not only reduce the influence of the illumination intensity changes and the noise in color indexing of the image effectively, but also improve the retrieval efficiency. Its result approach to the aesthesia result of people＇s vision well greatly.

关 键 词：图像检索 颜色常量 特征提取 主分量分析 降维 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]