靜態(tài)圖片的顏色直方圖的構(gòu)建方法及其系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，特別涉及使用顏色結(jié)構(gòu)特征實現(xiàn)對靜態(tài)圖片進行顏色直方圖的構(gòu)建技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002]顏色是圖像內(nèi)容組成的基本要素，是人們識別圖像的主要感知特性之一。每種物品都有其特有的顏色特征，顏色特征是一種全局特征，描述了圖像或圖像區(qū)域所對應(yīng)景物的表面性質(zhì)。目前幾乎所有基于內(nèi)容檢索的圖像數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)都把顏色特征作為檢索的一個重要依據(jù)，利用顏色特征進行圖像檢索已經(jīng)成為基于內(nèi)容檢索技術(shù)中最重要的方法之一，涉及圖像顏色空間的選擇、顏色空間的量化(特征提取)、顏色空間距離的選擇(特征匹配算法)所采用的技術(shù)。
[0003]顏色直方圖是最基本的顏色特征表示方法，它反映的是圖像中顏色的組成分布，即出現(xiàn)了哪些顏色以及各種顏色出現(xiàn)的概率。也就是說，是對輸入的圖片中各種顏色出現(xiàn)在不同顏色結(jié)構(gòu)中的次數(shù)的直方圖統(tǒng)計結(jié)果，其所描述的是不同色彩在整幅圖像中所占的比例，無法描述圖像中的對象或物體幾何信息，但是由于顏色直方圖相對于圖像以觀察軸為軸心的旋轉(zhuǎn)以及幅度不大的平移和縮放等幾何變換是不敏感的，而且對于圖像質(zhì)量的變化也不甚敏感，所以它特別適合描述那些難以進行自動分割的圖像和不需要考慮物體空間位置的圖像。
[0004]但目前的顏色直方圖的構(gòu)建方法，為了保證能準確反映圖像中顏色的組成分布，通常統(tǒng)計的是高維的顏色直方圖，如256維顏色直方圖，因此數(shù)據(jù)處理量大，處理時間長，不易于后續(xù)的分析處理。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種靜態(tài)圖片的顏色直方圖的構(gòu)建方法及其系統(tǒng)，以減少處理的數(shù)據(jù)量，易于后續(xù)分析處理，同時也能夠很好地保留原有關(guān)鍵信息。實現(xiàn)對連續(xù)輸入的圖像進行統(tǒng)計，輸出不同圖像分別對應(yīng)的低維顏色直方圖。并且，構(gòu)建的低維顏色直方圖對于圖像經(jīng)過旋轉(zhuǎn)變換、縮放變換、模糊變換等物理變換是不敏感的，在圖片經(jīng)過物理變換后其顏色直方圖變化不大，從而能夠比較不同圖像的全局差。
[0006]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實施方式提供了一種靜態(tài)圖片的顏色直方圖的構(gòu)建方法，包含以下步驟:
[0007]A、統(tǒng)計輸入圖片的第一維數(shù)的顏色直方圖；
[0008]B、將所述統(tǒng)計得到的第一維數(shù)的顏色直方圖進行維數(shù)轉(zhuǎn)換，得到第二維數(shù)的顏色直方圖；其中，所述第一維數(shù)大于所述第二維數(shù)；
[0009]C、對所述第二維數(shù)的顏色直方圖進行量化，將每一維對應(yīng)的統(tǒng)計結(jié)果量化到歸一范圍內(nèi)；
[0010]D、輸出經(jīng)所述量化后的第二維數(shù)的顏色直方圖。
[0011]本發(fā)明的實施方式還提供了一種靜態(tài)圖片的顏色直方圖的構(gòu)建系統(tǒng)，包含:
[0012]顏色量化值統(tǒng)計模塊，用于統(tǒng)計輸入圖片的第一維數(shù)的顏色直方圖；
[0013]維數(shù)轉(zhuǎn)換模塊，用于將所述統(tǒng)計得到的第一維數(shù)的顏色直方圖進行維數(shù)轉(zhuǎn)換，得到第二維數(shù)的顏色直方圖；其中，所述第一維數(shù)大于所述第二維數(shù)；
[0014]統(tǒng)計結(jié)果量化模塊，用于對所述第二維數(shù)的顏色直方圖進行量化，將每一維對應(yīng)的統(tǒng)計結(jié)果量化到歸一范圍內(nèi)；
[0015]輸出模塊，用于輸出經(jīng)所述量化后的第二維數(shù)的顏色直方圖。
[0016]本發(fā)明實施方式相對于現(xiàn)有技術(shù)而言，統(tǒng)計輸入圖片的高維顏色直方圖；將統(tǒng)計得到的顏色直方圖進行維數(shù)轉(zhuǎn)換，得到較低維數(shù)的顏色直方圖；對低維顏色直方圖進行量化，將每一維對應(yīng)的統(tǒng)計結(jié)果量化到歸一范圍內(nèi)；輸出經(jīng)所述量化后的低維顏色直方圖，得到與當(dāng)前輸入圖像唯一對應(yīng)的一幅低維顏色直方圖，而且實現(xiàn)簡單，從而實現(xiàn)對連續(xù)輸入的圖像進行統(tǒng)計，輸出不同圖像分別對應(yīng)的低維顏色直方圖。由于與其他的視覺特征相比，顏色特征對圖像本身的尺寸、方向、視覺的依賴性較小，從而具有較高的魯棒性。并且，通過使用維度變換，減少了數(shù)據(jù)量，可以提高一幀圖片的處理速度，通過歸一化的處理，易于后續(xù)分析處理。通過對第二維數(shù)的顏色直方圖進行量化，將每一維對應(yīng)的統(tǒng)計結(jié)果量化到歸一范圍內(nèi)，能夠很好地保留原有關(guān)鍵信息，因為這相當(dāng)于選取了那些數(shù)值較大(在圖片中出現(xiàn)次數(shù)較多)的顏色來表述圖像特征。因為這些顏色已經(jīng)能夠表達圖像中大部分的顏色，而且這樣并不會降低顏色直方圖的檢索效果。實際上，由于忽略了那些數(shù)值較小(出現(xiàn)次數(shù)較少)的顏色，顏色直方圖對噪聲的敏感程度降低了，反而可能使檢索效果提升。
[0017]另外，通過讀取當(dāng)前顏色結(jié)構(gòu)的第一列的8個點和當(dāng)前顏色結(jié)構(gòu)之后一列的8個點來進行顏色結(jié)構(gòu)統(tǒng)計窗口的平移，實現(xiàn)對新一個顏色結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計，實現(xiàn)了只需讀取16個點即可完成新的顏色結(jié)構(gòu)8x8個點的統(tǒng)計，減少了發(fā)出讀請求的數(shù)量。充分利用了當(dāng)前顏色結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計結(jié)果:讀取當(dāng)前顏色結(jié)構(gòu)第一列的8個點并對其進行處理，是為了消除這8個點出現(xiàn)的顏色量化值對當(dāng)前顏色結(jié)構(gòu)統(tǒng)計結(jié)果的影響。之后只需讀入當(dāng)前顏色結(jié)構(gòu)之后一列的8個點并對其進行統(tǒng)計處理，就能完成對新的顏色結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計，這減少了統(tǒng)計新的顏色結(jié)構(gòu)時需發(fā)出的讀請求和處理時間。
[0018]另外，使用先行后列的順序讀取存儲器內(nèi)所含的第一個顏色結(jié)構(gòu)?？梢栽谧x取行數(shù)不變的情況下可以按列數(shù)依次加1的方式讀取同一行的8個點，在一行的8個點讀取完畢后只需在行首地址上加上行間距即可切換地址對下一行數(shù)據(jù)進行讀取，方便了讀地址的生成。
[0019]另外，所述維數(shù)轉(zhuǎn)換對應(yīng)關(guān)系存儲在存儲器中；所述轉(zhuǎn)換前的維數(shù)為地址，所述轉(zhuǎn)換后的維數(shù)為所述存儲有維數(shù)轉(zhuǎn)換對應(yīng)關(guān)系的存儲器中，相應(yīng)地址的數(shù)據(jù)，可以簡化實現(xiàn)維數(shù)對應(yīng)關(guān)系的邏輯復(fù)雜度，減少硬件資源消耗。
[0020]另外，在步驟C中，獲取第二維數(shù)的顏色直方圖(如64維顏色直方圖)中各維數(shù)在不同顏色結(jié)構(gòu)中出現(xiàn)次數(shù)的統(tǒng)計結(jié)果;對所述各維數(shù)對應(yīng)的統(tǒng)計結(jié)果按照非線性量化規(guī)則進行量化，將不同維數(shù)對應(yīng)的統(tǒng)計結(jié)果由[0，norm]范圍歸一化到[0，255]范圍內(nèi)，直到64維直方圖對應(yīng)的統(tǒng)計結(jié)果量化完成。通過將維數(shù)轉(zhuǎn)換后的64維直方圖進行歸一化處理，即通過非線性量化手段將不同維數(shù)對應(yīng)的統(tǒng)計結(jié)果由[0，norm]范圍歸一化到[0，255]范圍內(nèi)，可使外部系統(tǒng)計算更為方便。
[0021]另外，在步驟D中，輸出的各維顏色在不同顏色結(jié)構(gòu)中出現(xiàn)次數(shù)的統(tǒng)計結(jié)果為8比特。每次向fifo(輸入輸出模塊)寫入的各維數(shù)對應(yīng)的歸一化后的統(tǒng)計結(jié)果為8bit，而外部系統(tǒng)讀出時讀一次的讀出結(jié)果是8個連續(xù)維數(shù)對應(yīng)的歸一化統(tǒng)計結(jié)果組合而成的64bit數(shù)據(jù)。這樣的處理不僅使得本實施方式的輸出結(jié)果得到了緩存，還方便了后續(xù)的64維顏色直方圖歸一化后統(tǒng)計結(jié)果的傳輸。
【附圖說明】
[0022]圖1是根據(jù)本發(fā)明第一實施方式的靜態(tài)圖片的顏色直方圖的構(gòu)建方法；
[0023]圖2是根據(jù)本發(fā)明第一實施方式中的利用滑動窗口的方式對存儲器中8行數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理的原理圖；
[0024]圖3是根據(jù)本發(fā)明第一實施方式中的維數(shù)轉(zhuǎn)換原理示意圖；
[0025]圖4是根據(jù)本發(fā)明第一實施方式中的對64維顏色直方圖進行量化的原理示意圖；
[0026]圖5是根據(jù)本發(fā)明第一實施方式中的外部系統(tǒng)通過讀請求控制模塊讀取64維顏色直方圖量化結(jié)果的示意圖；
[0027]圖6是根據(jù)本發(fā)明第二實施方式的靜態(tài)圖片的顏色直方圖的構(gòu)建系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0028]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明的各實施方式進行詳細的闡述。然而，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解，在本發(fā)明各實施方式中，為了使讀者更好地理解本申請而提出了許多技術(shù)細節(jié)。但是，即使沒有這些技術(shù)細節(jié)和基于以下各實施方式的種種變化和修改，也可以實現(xiàn)本申請各權(quán)利要求所要求保護的技術(shù)方案。
[0029]本發(fā)明的第一實施方式涉及一種靜態(tài)圖片的顏色直方圖的構(gòu)建方法。在本實施方式中，通過對應(yīng)用外部提供的基于HMMD顏色空間(Hue Max Min Difference，主要由Hue(顏色飽和度)、Sum(亮度)和Dif f (顏色飽和度)三個分量來表示)的圖片信息進行統(tǒng)計，得到輸入的各幅圖片所對應(yīng)的顏色直方圖，將其輸出供外部系統(tǒng)使用。由于與其他的視覺特征相比，顏色特征對圖像本身的尺寸、方向、視覺的依賴性較小，從而具有較高的魯棒性。利用本實施方式的靜態(tài)圖片的顏色直方圖的構(gòu)建方法，可以利用通用硬件實現(xiàn)構(gòu)建靜態(tài)圖片的顏